• Buradasın

    Zaman serisi analizi ile talep tahmini nasıl yapılır?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Zaman serisi analizi ile talep tahmini yapmak için aşağıdaki adımlar izlenir:
    1. Problem tanımı 1. Tahminin kullanım amacı, tahmin yapılacak gruplar ve veri sıklığı belirlenir 1.
    2. Bilgi toplama 1. İstatistiksel veriler ve uzman görüşleri toplanır 1.
    3. Veri keşfi 1. Veriler grafikleştirilerek eğilimler, mevsimsellik ve aykırı değerler analiz edilir 13.
    4. Model seçimi 1. Tarihsel verilerin mevcudiyeti, değişkenler arasındaki ilişkiler ve kullanım amacına göre en uygun model seçilir 1. Birden fazla model denenebilir 1.
    5. Tahmin modelinin kullanımı ve değerlendirilmesi 1. Model, tahmin yapmak için kullanılır ve performansı gerçek değerlerle karşılaştırılarak değerlendirilir 1.
    Zaman serisi analizinde kullanılan bazı talep tahmin yöntemleri:
    • Hareketli ortalamalar yöntemi 25. Yakın geçmişteki verilere ağırlık vererek satış tahmini yapar 25.
    • Üstel düzeltme yöntemi 35. Son dönemin tahmin ve gerçek değerleri arasındaki farkı kullanarak tahmin yapar 35.
    • Regresyon analizi 2. Geçmiş yıllara ait verilerle teorik değerler arasındaki farkları minimum yapan bir doğru veya eğri üzerinden tahmin yapar 2.
    • Tek değişkenli zaman serisi analizi 4. Bir zaman serisini bileşenlerine ayırarak eğilim, gürültü ve mevsimsellik gibi unsurları analiz eder 4.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. dijitalis.com
        1
      2. tr.linkedin.com
        2
      3. researchgate.net
        3
      4. simovate.com
        4
      5. scispace.com
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    Talep tahmini için hangi program kullanılır?

    Talep tahmini için kullanılabilecek bazı programlar şunlardır: Streamline. Microsoft Dynamics 365 Supply Chain Management. Sifted Logistics Intelligence (LI). LEAFIO AI. Netstock. Blue Ridge Global. Shiptheory. Solvoyo. IBM Planning Analytics. Talep tahmini için kullanılabilecek programlar hakkında en güncel bilgileri almak için ilgili yazılım sağlayıcılarının resmi web sitelerini ziyaret etmek önerilir.
    5 kaynak

    Eviews ile zaman serisi analizi nasıl yapılır?

    Eviews ile zaman serisi analizi yapmak için aşağıdaki adımlar takip edilmelidir: 1. Verilerin Hazırlanması ve Yüklenmesi: Eviews, çeşitli formatlarda veri yüklemeyi destekler ve bu verilerin zaman serisi formatında olmasını sağlar. 2. Zaman Serisi Grafiklerinin Oluşturulması: Verilerin zaman serisi özelliklerini incelemek için grafikler oluşturulur. 3. İstasyonerlik Testleri: Verinin istasyoner olup olmadığını test etmek önemlidir. 4. Model Seçimi ve Tahmini: Uygun bir model seçilir ve tahmin yapılır. 5. Modelin Geçerliliğinin Test Edilmesi: Ljung-Box Q testi, ARCH etkisi testi ve mevsimsellik testleri gibi tanısal testler uygulanır. 6. Tahminlerin Yapılması ve Yorumlanması: Modeli oluşturduktan ve geçerliliğini test ettikten sonra, gelecekteki değerler tahmin edilir. 7. Sonuçların Sunulması: Analiz sonuçları, grafikler, tablolar ve metin açıklamaları kullanılarak açık ve anlaşılır bir şekilde raporlanır.
    5 kaynak

    Üretim planlamasında talep tahmini nasıl yapılır?

    Üretim planlamasında talep tahmini yapmak için çeşitli yöntemler kullanılabilir: 1. Nitelikli Tahmin Yöntemi: Yeni işletmeler veya yeni ürünler için kullanılır. 2. Zaman Serisi Analizi: Geçmiş veriler ve eğilimler açık olduğunda tercih edilir. 3. Nedensel Model: Piyasadaki talebi etkileyen değişkenler arasındaki ilişkileri dikkate alır. 4. Makine Öğrenmesi Destekli Tahminleme: Makine öğrenimi ve istatistik yöntemleri kullanılarak en yüksek doğrulukta tahminler elde edilir. 5. Geçmiş Satış Verileri Analizi: Düzenli satış yapan firmalarda geçmiş yıl verileri baz alınır. Ayrıca, ERP sistemleri veya özel talep tahmin yazılımları da kullanılarak tahminler yapılabilir.
    5 kaynak

    Excelde tahmin analizi nasıl yapılır?

    Excel'de tahmin analizi yapmak için aşağıdaki adımları izlemek gerekmektedir: 1. Veri Toplama ve Hazırlık: Verileri CSV, TXT dosyaları, veritabanları veya web sayfalarından Excel'e aktarmak gerekmektedir. 2. Veri Temizleme: Sayı, tarih veya metin gibi uygun veri türlerine sahip olduğundan emin olunmalı, hatalı veriler düzeltilmeli ve tekrarlanan kayıtlar temizlenmelidir. 3. Temel Analiz Araçları: Filtreler, koşullu biçimlendirme ve pivot tablo gibi araçlar kullanılarak veriler filtrelenmeli, sıralanmalı ve özetlemeler yapılmalıdır. 4. Formüller ve Fonksiyonlar: SUM, AVERAGE, COUNT, MIN, MAX gibi matematiksel fonksiyonlar ile IF, SUMIF, COUNTIF gibi koşullu fonksiyonlar kullanılarak veriler analiz edilmelidir. 5. Gelişmiş Analiz Yöntemleri: Regresyon analizi, t-testleri, ANOVA gibi istatistiksel testler için "Veri" sekmesinde bulunan "Veri Analizi" aracı kullanılmalıdır. Bu aracı etkinleştirmek için "Eklentiler" sekmesinden ilgili araç takımı yüklenmelidir. 6. Görselleştirme: Çubuk, sütun, çizgi, alan ve pasta grafikleri gibi çeşitli grafik türleri kullanılarak veriler görselleştirilmelidir. 7. Sonuçların Yorumlanması ve Raporlama: Analiz sonuçları, tablolar, grafikler ve yazılı yorumlar eklenerek raporlanmalıdır.
    5 kaynak

    Zaman serisi ve regresyon analizi arasındaki fark nedir?

    Zaman serisi analizi ve regresyon analizi veri analizi için kullanılan istatistiksel tekniklerdir, ancak farklı amaçlara ve veri türlerine sahiptirler. Zaman serisi analizi, belirli aralıklarla toplanan bir dizi verinin zaman içindeki değişimini inceler. Regresyon analizi ise bir bağımlı değişken ile bir veya daha fazla bağımsız değişken arasındaki ilişkiyi tahmin etmek veya açıklamak için kullanılır.
    5 kaynak

    Zaman serisi analizi nedir?

    Zaman serisi analizi, belirli bir zaman dilimi içerisinde gerçekleşen olayların ve işlemlerin analiz edilmesine yarayan bir yöntemdir. Zaman serisi analizinin bazı kullanım alanları şunlardır: Elektrik tüketim tahmini; Örüntü tanıma; Sinyal işleme; Deprem tahmini; Anomali tespiti. Zaman serisi analizinde kullanılan bazı kavramlar şunlardır: Durağanlık. Trend. Mevsimsellik. Gürültü. Zaman serisi analizinde kullanılan bazı yöntemler şunlardır: Hareketli ortalamalar. Ağırlıklı ortalamalar. Smoothing (yumuşatma, düzeltme).
    5 kaynak

    TradingView'de zaman serisi analizi nasıl yapılır?

    TradingView'de zaman serisi analizi yapmak için aşağıdaki adımlar izlenebilir: 1. Grafiği Ayarlama: - Süpergrafikler üzerindeyken, grafiğin üst panelindeki "Göstergeler" düğmesine tıklayın. - Buradan bir gösterge seçin; örneğin, trend analizi için "RSI" veya "MACD" gibi göstergeler kullanılabilir. 2. Grafik Araçlarını Kullanma: - "Trend Çizgileri", "Fibonacci Düzeltmeleri" ve "Destek/Direnç Seviyeleri" gibi araçlar, fiyat hareketlerini görselleştirmeye ve analiz etmeye yardımcı olur. 3. Farklı Zaman Çerçevelerini İnceleme: - TradingView, dakikalık, saatlik, günlük, haftalık ve aylık gibi çeşitli zaman dilimlerinde analiz yapma imkanı sunar. 4. Piyasa Tarama: - Belirlediğiniz kriterlere göre kripto para aramak ve analiz etmek için piyasa tarama özelliğini kullanabilirsiniz. 5. Strateji Geliştirme ve Backtest: - Pine Script kullanarak kendi göstergelerinizi ve stratejilerinizi oluşturabilir, bunları test edebilirsiniz. Zaman serisi analizi yaparken, teknik göstergelerin ve grafik araçlarının kesinlik taşımadığını ve hatalı sinyaller verebileceğini unutmamak önemlidir.
    5 kaynak