Satış Tahminlemesi ve Zaman Serisi Analizi
Satış tahminlemesi, geçmiş satış verilerini ve pazar dinamiklerini analiz ederek gelecekteki satış hacimlerini öngörme sürecidir. Doğru tahminler, stok maliyetlerini düşürür, müşteri memnuniyetini artırır ve nakit akışını düzenler.
Zaman Serisi Bileşenleri
Bir zaman serisi genellikle dört ana bileşene ayrıştırılır (Toplamsal Model):
$ Y_t = T_t + S_t + C_t + E_t $- $Y_t$: Gözlemlenen değer (Satış miktarı)
- $T_t$: Trend bileşeni (Uzun vadeli eğilim)
- $S_t$: Mevsimsellik bileşeni (Periyodik dalgalanmalar)
- $C_t$: Konjonktürel bileşen (Ekonomik döngüler)
- $E_t$: Hata terimi (Rastgele şoklar)
graph TD
A[Veri Toplama] --> B[Veri Temizleme]
B --> C[Durgunluk Testi]
C --> D{"Durgun mu?"}
D -->|Evet| E[Model Belirleme]
D -->|Hayır| F[Fark Alma / Dönüştürme]
F --> C
E --> G[ARIMA / SARIMA]
E --> H[Üstel Düzeltme]
E --> I[Makine Öğrenmesi]
G --> J[Model Doğrulama]
H --> J
I --> J
J --> K[Gelecek Tahmini]
Python ile ARIMA Tahmini
ARIMA modeli kullanılarak yapılan analiz sonucunda, önümüzdeki 3 ay için öngörülen satış miktarları aşağıdaki tabloda sunulmuştur:
Analiz Sonucu: Gelecek 3 Ay Satış Tahmini
| Ay | Tahmin Edilen Satış (Adet) | | :--- | :--- | | 2024-01 | 215.4 | | 2024-02 | 222.8 | | 2024-03 | 230.1 |
İşletmenize Faydaları
- Stok Optimizasyonu: "Yok satma" veya "aşırı stok" durumlarını minimize etme.
- Bütçe Planlama: Gelir tahminlerine dayalı gerçekçi bütçeler oluşturma.
- Kaynak Yönetimi: Personel ve üretim kapasitesini talebe göre ayarlama.
- Kampanya Planlaması: Mevsimsel dalgalanmalara göre pazarlama stratejisi belirleme.