000			07507nam a2200457 i 4500
999			_c200437816 _d56028
003			TR-AnTOB
005			20230908000946.0
007			ta
008			171111s2019 xxu e mmmm 00| 0 eng d
035			_a(TR-AnTOB)200437816
040			_aTR-AnTOB _beng _erda _cTR-AnTOB
041	0		_atur
099			_aTEZ TOBB FBE END YL’19 YAV
100	1		_aYavuz, Abdurrahman _eauthor _9127045
245	1	0	_aModa türü ürünler için Bass Yayılım Modeli ve veri kümeleme tabanlı bir talep tahmin metodu geliştirilmesi : _bBir vaka uygulaması / _cAbdurrahman Yavuz ; thesis advisor Kadir Ertoğral.
246	1	1	_aBass Diffusion Model and data clustering based forecasting method for fashion goods: A case study
264		1	_aAnkara : _bTOBB ETÜ Fen Bilimleri Enstitüsü, _c2019.
300			_axx, 82 pages : _billustrations ; _c29 cm
336			_2rdacontent _btxt _atext
337			_2rdamedia _bn _aunmediated
338			_2rdacarrier _bnc _avolume
502			_aTez (Yüksek Lisans)--TOBB ETÜ Fen Bilimleri Enstitüsü Aralık 2019
520			_aYeni ürünlerin pazara sunumlarında talep tahmini söz konusu olduğunda başarımı kabul edilmiş modellerden birisi Bass Yayılım Modeli'dir (Bass diffusion model, BDM). Bu çalışmada gerçek büyük bir satış verisi kullanılarak, BDM'nin moda türü ürünlerin satış eğrisini yansıtmadaki başarımı incelenmiş ve sezon başında gözlemlenen kısmi veri ile sezon sonuna kadarki toplam talep tahmin edilmeye çalışılmıştır. Çalışma temelde iki ana kısımdan oluşur; ilk kısımda BDM modelinin performansı ve davranışı tüm ve kısmi veri kullanıldığı durumlarda incelenmiştir. İkinci ksımda ise kısmi veriye dayalı BDM ve geçmiş verinin kümelenip BDM uygulaması yaklaşımının entegre şekilde kullanılmasına dayalı talep tahmin yöntemleri geliştirilip, bu yöntemlerin performans analizi yapılmıştır. BDM'nin başarımı parametrelerin doğru tahminiyle büyük orantıda ilintilidir. Literatürde üç ana parametre tahmin yöntemi kabul görmektedir. Bunlar; en küçük kareler toplamı yöntemi, doğrusal olmayan en küçük kareler toplamı yöntemi ve en çok olabilirlik yöntemidir. Bu yöntemler çalışmamızın ilk kısmında kullanılmış olup performansları değerlendirilmiştir. Yine ilk kısımda bu parametre tahmin yöntemlerine ek olarak yeni bir yöntem olarak, rastgele çizgisel arama yöntemi geliştirilmiştir. Bu yöntem literatürde kabul gören diğer yöntemlerle kıyaslanabilir sonuçlar vermiştir. İlk kısımda yapılan çalışmalar sonucunda BDM'nin yeterince iyi parametre tahminleri ile sezon içinde kalan talep tahmininde tatmin edici tahminler oluşturabildiği gözlemlenmiştir. Ancak sezon başında elde edilen kısmi veri söz konusu olduğunda BDM'nin tatmin edici sonuçlar verememesi sebebiyle çalışmamızın ikinci kısmında geçmiş ürünlerden elde edilen bilgilerin değerlendirildiği bir tahmin modeli oluşturulmuştur. Bu tahmin modeli geçmiş ürünler ile yeni ürünün kısmi verisi arasında bir bağlantı kurmaya dayanır. Geçmiş ürünlerin sergiledikleri satış eğrileri karşılaştırılarak kümelenir. Her bir küme farklı bir genel taelp desenini temsil eder. Yeni ürünün pazara girişinden itibaren oluşan kısmi verisi ile geçmiş ürünler karşılaştırılır. Kısmi verisi itibariyle yeni ürüne en çok benzeyen ürün bilgisi, bu ürünün ait olduğu kümeye ait bilgiler ve parametre bilgileri kullanılarak tahmin oluşturulur. Bu şekilde ürünün kısmi verisi ile gelecekte sergileme ihtimali en çok olan desen arasında bir ilişki kurulur. Kurulan bu ilişkiye dayalı olarak farklı tahmin yöntemleri önerilmiş ve bu yöntemlerin tahmin hatası açısından performans değerlendirmesi yapılmıştır. Çalışmada ürünün sadece kısmi verisi kullanılarak ve geliştirilen model ile elde edilen tahminler kıyaslanmıştır. Önerilen yöntemlerin bazılarının oldukça tatmin edici bir tahmin performansına sahip oldukları gösterilmiştir.
520			_aBass diffusion model (BDM) is known as one of the successful models when it comes to new product adoption. In this study, using real world sales data, we analyzed the performance of BDM in reflecting sales curve of fashion type products. The study consists of two main parts; first we fit BDM by using all data points to investigate whether BDM is flexible enough to represent the pattern of sales or not. Then, we used products' partial data to find out the forecasting performance of BDM in forecasting the remaining demand of product in a season. We observed that BDM with partial data can not give satisfying results. Therefore, in the second part of our study, we focus on developing a successful forecasting approach and we developed methods based on BDM based on partially observed sales data in a current season, and clustering algorithm on full data sales data sets observed in the past. We analyzed the performance of several proposed forecasting methods. The performance of BDM is highly dependent on the accuracy of parameters estimation. Three main parameter estimation methods are used in the literature. These are the ordinary least squares method, the non-linear least squares method, and the maximum likelihood method. We utilized these methods in the study and compare them. In addition, we propose a new approach, we call randomized line search method. This method gives comparable results with the other parameter estimation techniques. As a consequence of first part of our work, we observe that BDM is capable of representing the sales of fashion products regarding to remaining demand of a product in a season. But with partial data BDM does not produce accurate results, especially with limited data from early periods in a season. To handle this problem, we developed a new model which relates past products to the new products when creating forecasts for a new product. Clustering methods, regression analysis and time-series analysis are utilized in development of the new forecast model. First, past sales data of products are clustered according to their sales curves. Each cluster represents different sales pattern. New product with a partial data is compared with the past products and the cluster with the minimum dissimilarity is selected. Using the cluster information, the "closest" product information and the partial data of the new product, a forecast remaining sales in a season is created for the new product . We suggested different ways to set weights for the information gained from clusters, from the closest product and from the new product. We created forecasts with proposed model and the BDM, and compared the forecasting performance of the suggested methods. We showed that some of the suggested methods have satisfying forecasting performance.
650		7	_aTezler, Akademik _932546
653			_aTahmin
653			_aModa türü ürünler
653			_aBass yayılım modeli
653			_aVeri kümeleme
653			_aZaman serisi analizi
653			_aForecasting
653			_aFashion goods
653			_aBass diffusion model
653			_aData clustering
653			_aTime series analysis
700	1		_aErtoğral, Kadir _eadvisor _9127056
710			_aTOBB Ekonomi ve Teknoloji Üniversitesi. _bFen Bilimleri Enstitüsü _977078
856	4	0	_uhttps://tez.yok.gov.tr/ _3Ulusal Tez Merkezi
942			_cTEZ _2z