Veri madenciliği yöntemleriyle paslanmaz çelik sektöründe satış tahmini

Abstract

Ülkemiz paslanmaz çelik talebi büyük oranda ithal olarak karşılanmaktadır. Paslanmaz çeliğin ikamesi olmayan pahalı bir ürün olması, yaygın kullanımı ve ithal olarak karşılanması gibi nedenlerle paslanmaz çelik satış tahmini, gerek ülke ekonomisi gerekse sektörde faaliyet gösteren ithalatçı firmalar için önem arz etmektedir. Bu çalışmada paslanmaz çelik sektöründe faaliyet gösteren farklı sektörlerdeki firmalara paslanmaz çelik ara mamulleri satan ithalatçı bir firmanın satış tahmini gerçekleştirilmiştir. Firma satış verileri, toplam ve sektörlere göre düzenlenmiştir. Model Ağaç yöntemiyle Toplam ve sektörel satışların etkilendiği makro ekonomik değişkenler belirlenmiş ve geçmiş, günümüz ve geleceğe dair bilgiler veren tahmin edici modeller oluşturulmuştur. Hiyerarşik kümeleme analiziyle sektör hareketleri incelenerek ve benzer sektörlerin gruplandırılmasıyla satış hareketlerini içeren hiyerarşik zaman serisi elde edilmiştir. Hiyerarşik zaman serisi satış tahmini ARIMA ve Üstel Düzgünleştirme yöntemleriyle gerçekleştirilmiştir. Toplam ve sektörlere göre satış tahminleri ise Destek Vektör Regresyon (DVR), Gauss Süreç Regresyon (GSR) ve Çok Katmanlı Algılayıcı (ÇKA) yöntemleri ile modellenmiştir. Veri ön işleme aşamasında firmanın günlük satış verileri ve müşteri kodları eşleştirilerek, firmanın satış yaptığı 16 sektör belirlenmiştir.Firmanın satış stratejisine göre ağırlıklı olan Makine, Metal, Endüstriyel Mutfak ve Yapı-İnşaat sektörlerine ait satış rakamlarıyla, aylık satış bilgilerini içeren veri setleri hazırlanmıştır. Bu sektörler dışında kalan ve satıştaki payı az olan sektörler Diğer Sektör adıyla birleştirilmiştir. Satış veri setlerine paslanmaz çelik sektörünü etki edebilecek bağımsız değişkenler eklenerek veri hazırlama süreci tamamlanmıştır. Model Ağaçlar yöntemiyle, Toplam ve Diğer Sektör satışlarını etkileyen en önemli değişkenin Dolar Kuru olduğu, Makine, Metal ve Yapı-İnşaat sektör satışlarını etkileyen en önemli değişkenin Üretici Fiyat Endeksi olduğu , Endüstriyel Mutfak sektör satışlarını etkileyen en önemli değişkenin Sanayi Ciro Endeksi olduğu gözlenmiştir. Hiyerarşik Kümeleme analizi sonucunda Makine, Metal, Endüstriyel Mutfak, Yapı-İnşaat ve Diğer Sektör satış hareketleri, benzerlik özelliğine göre 2 kümede toplanmışlardır. İlk kümede (A düğümünde) Makine, Metal ve Endüstriyel Mutfak modelleri, ikinci kümede (B düğümünde) Yapı-İnşaat ve Diğer sektör satışları yer almıştır. Hiyerarşik yapıdaki Toplam Satış, A düğümü, B düğümü ve 5 sektör olmak üzere toplam 8 düğüm için R yazılımı ile hiyerarşik zaman serisi tahmini yapılmıştır. Tümevarım ve Optimal Birleşim olmak üzere 2 birleştirme yöntemi ile ARIMA ve Üstel düzgünleştirme yöntemleriyle toplamda 32 model oluşturulmuştur. Buna göre 32 modelin 6'sında MAPE değer %10 değerinden küçük-eşit hesaplanmıştır. Bu durumda, çalışmada uygulanan zaman serileri yöntemlerinin kısmen başarılı olduğu söylenebilir. DVR, ÇKA, GSR yöntemleriyle yapılan tahminlerde, MAPE değerleri, birinci ayda %5,53 ile %13,91 aralığında , ikinci ayda %5,05 ile %15,57 aralığında, üçüncü ayda %5,41 ile %16,9 aralığında hesaplanmıştır. Birinci aya ait tahminde, en başarılı tahmin ÇKA yöntemiyle (MAPE değeri %5,53) Toplam Satış için gerçekleşmiştir. Ayrıca kurulan 18 modelin 15'inde MAPE değeri %10'un altında hesaplanmıştır. İkinci ay için tahminde en başarılı tahmin, GSR yöntemiyle (MAPE değeri %5,05) Diğer Sektör Satışı için gerçekleşmiştir. Ayrıca 18 modelin 13'ünde MAPE değeri %10'un altında hesaplanmıştır. Üçüncü ay için tahminde en başarılı tahmin, GSR yöntemiyle (MAPE değeri %5,41) Diğer Sektör Satış için gerçekleşmiştir. Ayrıca 18 modelin 13'ünde MAPE değeri %10'un altında hesaplanmıştır. Tüm tahmin dönemleri incelendiğinde, 18 tahmin modelinin 16'sında DVR, 15'inde ÇKA , 10'unda GSR'nin başarılı olduğu söylenebilir. Tez çalışmasında toplam satışı ve sektörlere göre satışları tahmin etmede Destek Vektör Regresyon yönteminin diğer yöntemlerden daha başarılı olduğu görülmüştür.