Tombuş, ÖnderNasuhoğlu, Hande2024-07-122024-07-1220192019Nasuhoğlu, 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.https://hdl.handle.net/20.500.12415/11578Doğru 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.trCC0 1.0 Universalinfo:eu-repo/semantics/embargoedAccessYapay sinir ağlarıZaman serileri analiziHareketli ortalamaÜssel düzeltmeİkili üssel düzeltmeHolt-WintersArtificial neural networkTime series analysisMoving averageExponential smoothingDouble exponential smoothingHolt-wintersDemand forecastingPharmacy industryTalep tahminiEczacılık sektörüMaster Thesis