Yapay Sinir Ağı Teknikleri Kullanarak Eğitim Yayıncılığı Sektöründe Veri Madenciliği = Data Mining On Education Publishing Sector By Artificial Neural Network Tecniques

Öz

Özet

Bu Çalışmanın amacı, insan beynindeki sinir ağlarının çalışmasından yola çıkılarak oluşturulan Yapay Sinir Ağları

(YSA)’nın eğitim yayıncılığı sektöründe satış tahmininde nasıl kullanılabileceğini araştırmak ve satış tahminini

yapmak için en uygun YSA modeline ilişkin bir örnek sunmaktır. Kurumların günlük operasyonları her gün

binlerce veri oluşturuyor. Yapılan her şey, atılan her adım, kurulan bir iletişim, yazılan her şey bir veri ve hepsi bir

anlam içermektedir. Rekabetin artığı günümüzde fark oluşturmak için birçok kurum tarafından ihtiyaç duyulan

bilgi, karşımıza çıkan verilerin anlamlı bir şekilde düzenlenmesi ile sağlanmaktadır. Dosya ve veri tabanlarında

kayıtlı çoğalan verilerle veri madenciliğinin asıl hedefi; verilere ilişkin bilgiyi keşfetmek ve karar verme sürecine yardım

edebilecek veri tabanındaki yararlı bilgileri elde etmektir. Bu çalışmada eğitim yayıncılığı sektöründe faaliyet

gösteren bir firmanın verileri kullanılmıştır. İlgili firmanın bilgi siteminden veriler alınarak satış tutarını etkileyebileceği

düşünülen kriterler ortaya çıkarılmıştır. Satış talebini etkileyen faktörler; Satış Hacmi, Öğrenci sayısı, hane

eğitim harcaması, dolar kuru, müşteri sayısı, TÜFE ve ÜFE’dir. Yapay sinir ağının ürettiği sonuçların gerçeği ne kadar

yansıttığı istatistiksel olarak araştırılmıştır. Elde edilen sonuçlar, yapay sinir ağlarının eğitim yayıncılığı ile alakalı

gelecekteki satışları tahmin etmede başarıyla kullanılabileceğini ortaya koymuştur.

Abstract

The purpose of this thesis is to investigate how artificial neural networks which is generated from the natural neural networks

in the human brain can be used in sales forecasting in the education publishing sector and to present an example

of the most appropriate artificial neural network model for making sales forecasts. The daily operations of institutions

makes thousands of data every day. Everything which is done, every step which is taken, an established communication,

every data which is written has a meaning. The main target of data mining is to discover information about the

data and to provide useful information which will be able to help the proses of decision. The information that is needed

by many organizations is provided through a meaningful arrangement of information data. In this study, the data of

a company in the education publishing sector were used. Some data were taken from the company’s system to find

out criteria affecting sales amount. Factors of influencing sales demand are sales volume, number of students, household

education expenditure, dollar exchange rate, number of customers, CPI and PPI. It is investigated statistically how

much the results of the artificial neural network reflect the reality. According to results, it is found out that artificial neural

networks can be used succesfully to predict future sales amount of educational publications.

Anahtar Kelimeler

• Artificial neural networks,educational publishing,data mining,Yapay sinir ağları,eğitim yayıncılığı,veri madenciliği

Kaynakça

1. Adriaans, P. ve Zantinge, D., (1997), Data Mining, , Boston, MA, USA Addison Wesley Longman Publishing.
2. Asilkan, Özcan ve Irmak, Sezgin (2009). İkinci El Otomobillerin Gelecekteki Fiyatlarının Yapay Sinir Ağları ile Tahmin Edilmesi, Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 14(2) 2009: 375-391.
3. Avcı, Emin (2009). Yapay Sinir Ağları Modelleri İle Hisse Senedi Getiri Tahminleri, Marmara Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 26(1) 2009: 443-461.
4. Gavcar, Erdoğan, Şen, Selim ve Aytekin, Alper (1999). Türkiye’de Kullanılan Kağıt Karton Türlerinin Talep Tahminlerinin Belirlenmesi. Tr. Journal of Agriculture and Forestry, TÜBİTAK, 23 (1999) 203-211.
5. Karaatlı, M. Yapay Sinir Ağları Yöntemi ile Tahmin (İMKB’ de Bir Uygulama), Süleyman Demirel Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitisü, İşletme Anabilim Dalı, Yüksek Lisans Tezi, 2003.
6. Karahan (2016), İstatiksel Tahmin Yöntemleri: Yapay Sinir Ağları Metodu ile Ürün Talep Tahmini Uygulaması, Selçuk Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü, İşletme Anabilim Dalı, Doktora Tezi.
7. Kılıç (2015), Yapay Sinir Ağları ile Yemekhane Günlük Talep Tahmini, Pamukkale Üniversitesi, Fen Bilimleri Üniversitesi,Yüksek Lisans Tezi.
8. Kalıkov, A., (2006), Veri Madenciliği ve Bir E-Ticaret Uygulaması, Yüksek Lisans Tezi, Gazi Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü.

9. Lori Bowen Ayre, Data Mining for Information Professionals. june 2006.
10. Öztemel, Ercan (2006). Yapay Sinir Ağları (2. Baskı). İstanbul: Papatya Yayıncılık.
11. Sarı (2016), Yapay Sinir Ağları ve Bir Otomotiv Firmasında Satış Talep Tahmini Uygulaması, Sakarya Üniversitesi, Fem Bilimleri Üniversitesi, Yüksek Lisans Tezi.
12. Sönmez, Banka Karlılağını Esnek Hesaplama Teknikleri ile Ölçen Akıllı Yazılım Modelleri Tasarımı, Marmara Üniversitesi, Bankacılık ve Sigortacılık Enstitüsü, Bankacılık Anabilim Dalı, Doktora Tezi, 2013.
13. Söznmez, Zontul, Bülbül (2015), Mevduat Bankalarının Karlılığının Yapay Sinir Ağları ile Tahmini: Bir Yazılım Modeli Tasarımı, BDDK Bankacılık ve Finansal Piyasalar Cilt: 9, Sayı: 1.
14. Tekin, Mahmut (2008). Sayısal Yöntemler: Bilgisayar Çözümlü Alıştırmalar (Güncelleştirilmiş 6. Baskı). Konya: Günay Ofset.
15. Yazıcıoğlu, N. Yapay Zeka İle Talep Tahmini, Uludağ Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Endüstri Mühendisliği Bölümü, Yüksek Lisans Tezi, 2010.
16. Yücesoy, M. Temizlik Sektöründe Yapay Sinir Ağları ile Talep Tahmini, İstanbul Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitisü, Endüstri Mühendisliği Bölümü, Yüksek Lisans Tezi, 2011.
17. Yüksek, Ahmet Gürken (2007). Hava Kirliliği Tahmini YSA Çoklu Regresyon, Doktora Tezi, Cumhuriyet Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, Sivas.
18. Zhang, G., Patuwo, B.E., and Hu, M.Y.: Forecasting with artical neural networks: The State of the art. İnt J.of Foreacting 14 (1998).