Eczacılık sektöründe yapay sinir ağları ve zaman serileri analizi ile talep tahmini / Demand forecasting with artificial neural networks and time series analysis in the pharmacy industry. (Yayımlanmamış Yüksek Lisans Tezi)

Basit Öğe Kaydı
dc.contributor.advisorTombuş, Önder
dc.contributor.authorNasuhoğlu, Hande
dc.date.accessioned2024-07-12T22:27:17Z
dc.date.available2024-07-12T22:27:17Z
dc.date.issued2019en_US
dc.date.submitted2019en_US
dc.departmentEnstitüler, Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalıen_US
dc.description.abstractDoğru ve güvenilir talep tahminleri işletmelerin verimliliğin artmasında önemli rol oynamaktadır. Her sektörde olduğu gibi sağlık sektöründe de talep tahminleri konusu önemli bir yer tutmaktadır. Stok maliyetlerinin kontrolü için iyi bir talep tahmini yapılmalıdır. Bu çalışmada, İstanbul’da bir eczaneden alınan 2015-2018 yılları arasındaki gerçek satış verileri kullanılarak 100 tane ilacın tahminlemesi yapılmıştır. Uygulama kapsamında yapay sinir ağları ve zaman serileri analizinden hareketli ortalama, üssel düzeltme, ikili üssel düzeltme ve Holt-Winters yöntemleri kullanılarak talep tahmini yapılmıştır. Tahminleme sonuçları ve gerçek değerler arasında hata değerleri MSE yöntemi kullanılarak hesaplanmıştır. Her ürün için en düşük hata değerini veren yöntem seçilmiştir. Seçim sonuçlarına göre 14 ürün için hareketli ortalama, 16 ürün için üssel düzeltme, 12 ürün için ikili üssel düzeltme, 14 ürün için Holt-Winters ve 44 ürün için yapay sinir ağları en iyi tahmin değerlerini vermiştir. Uygulamada kullanılan ürünlerin çoğunluğunda yapay sinir ağlarının daha iyi sonuçlar verdiği görülmüştür.en_US
dc.identifier.citationNasuhoğlu, H. (2019). Eczacılık sektöründe yapay sinir ağları ve zaman serileri analizi ile talep tahmini / Demand forecasting with artificial neural networks and time series analysis in the pharmacy industry. (Yayımlanmamış Yüksek Lisans Tezi). Maltepe Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, İstanbul.en_US
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12415/11578
dc.institutionauthorNasuhoğlu, Handeen_US
dc.language.isotren_US
dc.publisherMaltepe Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsüen_US
dc.relation.publicationcategoryTezen_US
dc.rightsCC0 1.0 Universal*
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/embargoedAccessen_US
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/*
dc.snmzKT1616en_US
dc.subjectYapay sinir ağlarıen_US
dc.subjectZaman serileri analizien_US
dc.subjectHareketli ortalamaen_US
dc.subjectÜssel düzeltmeen_US
dc.subjectİkili üssel düzeltmeen_US
dc.subjectHolt-Wintersen_US
dc.subjectArtificial neural networken_US
dc.subjectTime series analysisen_US
dc.subjectMoving averageen_US
dc.subjectExponential smoothingen_US
dc.subjectDouble exponential smoothingen_US
dc.subjectHolt-wintersen_US
dc.subjectDemand forecastingen_US
dc.subjectPharmacy industryen_US
dc.subjectTalep tahminien_US
dc.subjectEczacılık sektörüen_US
dc.titleEczacılık sektöründe yapay sinir ağları ve zaman serileri analizi ile talep tahmini / Demand forecasting with artificial neural networks and time series analysis in the pharmacy industry. (Yayımlanmamış Yüksek Lisans Tezi)en_US
dc.title.alternativeDemand forecasting with artificial neural networks and time series analysis in the pharmacy industryen_US
dc.typeMaster Thesisen_US
dspace.entity.typePublication

Dosyalar

Orijinal paket
Listeleniyor 1 - 1 / 1
Küçük Resim
İsim:
Hande_Nasuhoğlu_161403109.pdf
Boyut:
2.1 MB
Biçim:
Adobe Portable Document Format
Açıklama:
Tam Metin / Full Text
İndir

Koleksiyon

Lisansüstü Eğitim Enstitüsü Tez Koleksiyonu

We collect and process your personal information for the following purposes: Authentication, Preferences, Acknowledgement and Statistics.
To learn more, please read our privacy policy.

Customize