Ana içeriğe atla
GirişR

Kurs

R ile Ürün Talebi Tahmini

Orta SeviyeBeceri Seviyesi
Güncel 11.2022
Önemli talep faktörlerini belirlemeyi öğrenin, mevsimsel etkileri inceleyin ve gerçek bir örnekten ürün hiyerarşisi için talebi tahmin edin.
Kursa Ücretsiz Başlayın
RProbability & Statistics
4 sa
13 video
50 Egzersiz
4,200 XP
9,446
Başarı Belgesi

Ücretsiz Hesabınızı Oluşturun

Google ile devam edinDaha fazla seçenek göster

veya


Devam ederek Kullanım Şartlarımızı, Gizlilik Politikamızı ve verilerinizin ABD’de saklandığını kabul etmiş olursunuz.

Binlerce şirketten öğrencinin sevgisini kazandı

Group

Bir Ekibi Eğitiyor musunuz?

İşletmeler için deneyin

Kurs Açıklaması

Ürün talebini doğru tahmin etmek, bir şirketin pazarda bir adım önde olmasını sağlar. Talebi şekillendiren unsurları bilerek, ürünlerin etrafındaki davranışları daha iyi yönlendirebilirsin. Bu kurs, R kullanarak ürün talebini tahmin etme sürecinin kapılarını açıyor. Talebin önemli belirleyicilerini nasıl tespit edeceğini, mevsimselliği nasıl inceleyeceğini ve gerçek bir örnekten hareketle ürün hiyerarşisi için talep tahmini yapmayı öğreneceksin. Kursun sonunda, ABD’de bir eyaletin belirli bir bölgesindeki birden çok ürün için talep tahmini yapabileceksin. Ardından, aynı eyaletin farklı bölgelerindeki bu tahminleri birleştirerek eksiksiz bir hiyerarşik tahmin sistemi oluşturacaksın.

Önkoşullar

Case Study: Analyzing City Time Series Data in R
1

Zaman Serileri ile Talep Tahmini

Tahminleme söz konusu olduğunda, zaman serisi modellemesi harika bir başlangıç noktasıdır! Gelecekteki satış talebi değerlerini tahmin etmen gerekiyor ve iyi bir temel yaklaşım ARIMA modelleridir. Bu bölümde, ARIMA modellerini hızla nasıl uygulayacağını ve gelecekteki ürün talebi için sağlam ilk tahminler nasıl elde edeceğini öğreneceksin.
Bölümü Başlat
2

Talebin Bileşenleri

Ekonomi teorisi, talep değerlerini tahmin etme konusunda söyleyecek çok şeye sahiptir. Fiyat, mevsimsellik ve promosyon zamanlaması gibi dış etkenlerin ürün talebinin bazı yönlerini etkilediği açıktır. Bu bölümde, fiyat esnekliği modellerinin temellerini ve mevsimsellik ile promosyon zamanlaması etkenlerini ürün talebi tahminlerimize nasıl katacağımızı öğreneceksin.
Bölümü Başlat
3

Regresyonu Zaman Serileriyle Harmanlamak

Zaman serisi modelleri ve fiyatlandırma regresyonları, ürün talebi tahmini için ayrı yaklaşımlar olarak düşünülmek zorunda değil. Birleştirilebilirler! Bu bölümde, her iki modelleme yaklaşımından elde edilen bilgiyi “birleştirmenin” iki yolunu — transfer fonksiyonları ve tahmin toplulukları (ensembling) — öğreneceksin.
Bölümü Başlat
4

Hiyerarşik Tahminleme

Buraya kadar her şey, ürün talebini tahmin etmek için tekil modeller kurmakla ilgiliydi. Ancak, tüm bu ürünlerin bir satış ürün hiyerarşisi oluşturduğu gerçeğinden henüz yararlanmadık. Ürünler bölgeleri, bölgeler de eyaletleri oluşturur. Tahminlerimizin hiyerarşinin yukarı ve aşağı seviyeleriyle tutarlı olmasını nasıl sağlayabiliriz? Bu bölümde, hiyerarşik tahminlemeyi ve bunu ürün talebi tahmininde lehine nasıl kullanacağını öğreneceksin.
Bölümü Başlat
R ile Ürün Talebi Tahmini
Kurs
Tamamlandı

Başarı Belgesi Kazanın

Bu kimlik bilgisini LinkedIn profilinize, özgeçmişinize veya CV'nize ekleyin
Sosyal medyada ve performans incelemenizde paylaşın
Şimdi kaydolun

Bugün 19 milyondan fazla öğrenciye katılın ve R ile Ürün Talebi Tahmini eğitimine başlayın!

Ücretsiz Hesabınızı Oluşturun

Google ile devam edinDaha fazla seçenek göster

veya


Devam ederek Kullanım Şartlarımızı, Gizlilik Politikamızı ve verilerinizin ABD’de saklandığını kabul etmiş olursunuz.

DataCamp for Mobile ile veri becerilerinizi geliştirin

Mobil kurslarımız ve günde 5 dakikalık kodlama görevlerimizle hareket halindeyken ilerleme kaydedin.