Online Gıda Perakende Sektöründe Talep Tahmin Analizi

Authors : Utku Bozdoğan, Gülfem Işıklar Alptekin

Pages : 273-285

Doi:10.24012/dumf.1569799

View : 202 | Download : 194

Publication Date : 2025-06-30

Article Type : Research Paper

Abstract :Gıda talebinin tahmin edilmesi, özellikle e-ticaret alanında iş süreçlerinin optimizasyonu ve sürdürülebilir kalkınma için büyük önem taşımaktadır. Bu çalışmada, öğrenme tabanlı algoritmalar ve zaman serisi analizlerini kullanarak geliştirilen bir talep tahmin sistemi sunulmuştur. Bu sistem, müşteri taleplerini daha doğru bir şekilde öngörmeyi ve perakende şirketlerine stratejik öneriler sunmayı amaçlamaktadır. Yapılan sayısal uygulamalar, Türkiye\\\'deki bir gıda perakende şirketinin son yedi yıllık verileri üzerinde gerçekleştirilmiştir. Çalışmada, özellikle izolasyon ormanı, aglomeratif ve spektral kümeleme, Uzun Kısa Süreli Bellek ve Ekstrem Gradyan Arttırma gibi yöntemler kullanılmıştır. Geliştirilen modeller, satış verilerinin doğru tahmin edilmesine ve stok yönetimi gibi kritik iş süreçlerine önemli katkılar sağlamaktadır. Sonuçlar, özellikle pandemi sürecinde ve mevsimsel etkilerin dikkate alındığı durumlarda gıda talebinin daha etkin bir şekilde yönetilmesine olanak tanımaktadır.
Keywords : online gıda sektörü, zaman serisi analizi, Talep tahmini, uzun-kısa süreli bellek (LSTM)

ORIGINAL ARTICLE URL