• 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: Tahminlerin nasıl kullanılacağı ve hangi veriler üzerinde çalışılacağı belirlenir 35.
    2. Veri Toplama: Geçmiş satış verileri ve diğer ilgili bilgiler toplanır 35.
    3. Veriyi Keşfetme: Veriler grafik haline getirilerek eğilimler, mevsimsellik ve aykırı değerler analiz edilir 35.
    4. Model Seçimi: En uygun istatistiksel model belirlenir. Bu aşamada regresyon analizleri ve ekonometrik modeller kullanılabilir 2.
    5. Modelin Kullanılması ve Değerlendirilmesi: Seçilen model, tahmin yapmak için kullanılır ve performansı gerçek verilerle karşılaştırılarak değerlendirilir 35.
    Zaman serisi analizi, talepteki mevsimsel dalgalanmaları ve önemli satış eğilimlerini belirlemek için etkilidir 1.
    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

    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

    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

    TradingView'de zaman serisi analizi nasıl yapılır?

    TradingView'de zaman serisi analizi yapmak için aşağıdaki adımlar izlenir: 1. İşlem Sembolü Seçimi: Analiz edilecek varlığı (örneğin, BTCUSD veya EURUSD) arama bölümünden seçin. 2. Zaman Dilimi Seçimi: Grafikte görüntülenecek zaman dilimini belirleyin (1 dakika ile aylık grafikler arası). 3. Grafik Stili Ayarı: Çizgi, mum veya Heiken Ashi gibi uygun grafik stilini seçin. Teknik analiz araçları kullanarak zaman serisi analizi yapılabilir: - Trend Çizgileri: Fiyat hareketinin yönünü belirlemek için trend çizgileri çizin. - Fibonacci Düzeltmeleri: Destek ve direnç seviyelerini tespit etmek için Fibonacci araçlarını kullanın. - Göstergeler: MACD, RSI, hareketli ortalamalar gibi göstergeleri ekleyerek analizinizi zenginleştirin. Ayrıca, geri test (backtesting) özelliği ile geçmiş fiyat verileri üzerinden ticaret stratejilerinizi test edebilirsiniz.
    5 kaynak

    Zaman serisi analizi nedir?

    Zaman serisi analizi, belirli aralıklarla toplanan veri noktalarını inceleyerek zaman içindeki trendleri ve desenleri ortaya çıkaran istatistiksel bir yöntemdir. Bu analizin temel amaçları: - Karar verme sürecini geliştirmek: Geçmiş olayları anlamak, gelecekteki eğilimleri tahmin etmeyi kolaylaştırır. - Mevsimsel değişiklikleri tespit etmek: Düzenli mevsimsel değişimleri ortaya çıkarmak ve düzensizlikleri belirlemek. - Anomalileri tespit etmek: Risk durumlarını en aza indirmek ve yanlış giden olayları erken fark etmek. - Geleceği tahmin etmek: Bütçeleme ve yeniden tedarik gibi konularda gerçekçi tahminler yapabilmek. Zaman serisi analizinde kullanılan bazı bileşenler: - Trend: Verilerin genel hareket yönü. - Mevsimsel değişkenler: Günlük, haftalık, aylık ve yıllık aralıklarda tekrarlayan desenler. - Döngüsel değişkenler: Ekonomik veya iş döngüleriyle ilişkili uzun vadeli dalgalanmalar. - Öngörülemeyen değişkenler: Rastgele ve düzensiz dalgalanmalar.
    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

    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

    Talep tahmini için hangi program kullanılır?

    Talep tahmini için kullanılabilecek bazı programlar şunlardır: 1. Quant Retail: Perakende alanı, ürün kategorileri ve planogram yönetimi için bulut çözümü. 2. Prediko: Shopify ile entegre çalışan, yapay zeka destekli envanter tahmini ve satın alma siparişi yönetimi. 3. Cogsy: DTC markalarının envanter seviyelerini izleyen ve önerilen satın alma siparişleri oluşturan operasyon platformu. 4. Hakio: Gelişmiş tahmin modellerini kullanarak ne zaman ve ne satın alınacağına dair analizler sunan talep planlama platformu. 5. Intuendi: Makine öğrenimi ve yapay zeka teknolojisi ile talep tahmini ve envanter optimizasyonu yapan araç. 6. LeanDNA: Küresel üreticilerin fazla envanteri azaltmasına ve operasyonel verimliliği artırmasına yardımcı olan bulut tabanlı SaaS platformu. 7. Microsoft Dynamics 365 Supply Chain Management: Talep tahmini için yerleşik işlevler sunan bir çözüm. Ayrıca, Streamline gibi talep tahmini ve envanter optimizasyonu için özel olarak geliştirilmiş programlar da mevcuttur.
    5 kaynak