• 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:

    Konuyla ilgili materyaller

    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).

    Eviews ile zaman serisi analizi nasıl yapılır?

    Eviews ile zaman serisi analizi yapmak için aşağıdaki adımlar izlenebilir: 1. Verilerin Hazırlanması ve Yüklenmesi: Veriler, Eviews'e uygun formatta yüklenmelidir. 2. Zaman Serisi Grafiklerinin Oluşturulması: Verilerin zaman serisi özellikleri, grafikler aracılığıyla incelenebilir. 3. İstasyonerlik Testleri: ADF (Augmented Dickey-Fuller) ve Phillips-Perron gibi testlerle verinin istasyoner olup olmadığı kontrol edilir. 4. Model Seçimi ve Tahmini: ARIMA ve SARIMA gibi modeller kullanılarak tahmin yapılır. 5. Modelin Geçerliliğinin Test Edilmesi: Ljung-Box Q testi, ARCH etkisi testi ve mevsimsellik testleri gibi yöntemlerle modelin geçerliliği kontrol edilir. 6. Tahminlerin Yapılması ve Yorumlanması: Modelin geçerliliği test edildikten sonra, gelecekteki değerler tahmin edilebilir. 7. Sonuçların Sunulması: Analiz sonuçları, grafikler, tablolar ve metin açıklamaları ile raporlanır. Daha detaylı bilgi ve örnekler için şu kaynaklar kullanılabilir: sukruimre.medium.com'da "Zaman Serisi ile Getiri Tahmin Modeli Oluşturma (1) - Eviews ile Uygulama" başlıklı yazı; academia.edu'da "BIST100 Endeksi İçin Uygun Zaman Serisi Modelinin Belirlenmesi ve Öngörü (Eviews ile Uygulama)" başlıklı makale.

    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.

    Üretim planlamasında talep tahmini nasıl yapılır?

    Üretim planlamasında talep tahmini yapmak için aşağıdaki adımlar izlenir: 1. Bilgi Toplama: Pazar analizi, geçmiş satış verileri ve müşteri talepleri incelenir. 2. Tahmin Periyodunun Belirlenmesi: Tahminin yapılacağı zaman aralığı, kısa vadeli, orta vadeli veya uzun vadeli olarak belirlenir. 3. Tahmin Yönteminin Seçilmesi: Regresyon analizi, zaman serileri analizi veya hareketli ortalamalar yöntemi gibi teknikler kullanılır. 4. Hata Hesaplamaları: Seçilen yöntemin doğruluğu kontrol edilir. 5. Geçerlilik Araştırması: Tahmin sonuçlarının gerçek durumla uyumu değerlendirilir. Talep tahmini, üretim planlaması, lojistik yönetimi ve kaynak tahsisatı gibi alanlarda girdi olarak kullanılır.

    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.

    Zaman serisi ve regresyon analizi arasındaki fark nedir?

    Zaman serisi analizi ve regresyon analizi arasındaki temel farklar şunlardır: Veri Kaynağı: Zaman serisi analizi, belirli aralıklarla toplanan verileri incelerken, regresyon analizi bir bağımlı değişken ile bir veya daha fazla bağımsız değişken arasındaki ilişkiyi tahmin eder veya açıklar. Amaç: Zaman serisi analizi, zaman içindeki eğilimleri ve değişiklikleri ortaya çıkarmak için kullanılırken, regresyon analizi değişkenler arasındaki ilişkileri belirlemek için kullanılır. Uygulama Alanı: Zaman serisi verileri genellikle ekonomi, hava tahminleri ve pazarlama gibi alanlarda kullanılırken, regresyon verileri pazarlama, finans ve sağlık hizmetleri gibi alanlarda yaygın olarak kullanılır.

    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.