Covıd 19 süreci için yapay sinir ağları ile amortisör satış tahmini

Anahtar kelimeler: Amortisör Satışları, WEKA, MatLab, YSA ve Tahmin Parametreleri, Covid 19 Günümüzde çevik yaklaşımla yönetilen birçok firma verilerini doğru şekilde değerlendirmek ve karar verme sürecinde yardımcı birer olarak kullanmak durumundadır. Covid 19 pandemisi ile birlikte birçok sektörde olduğu gibi otomotiv endüstrisi de olumsuz etkilenmiştir. Bu çalışmada, bir amortisör firmasına ait, Türkiye için erken pandemi dönemi olan 2020 yılı Mart, Nisan ve Mayıs ayları satışlarınıın ne olacağı tahminlemesi yapılmış ve elde edilen tahmin değerleri ile gerçekleşen satışlar arasındaki fark kıyaslanarak pandeminin olumsuz etkisi yansıtılmak istenmiştir. WEKA ve MatLab programlarının YSA yapıları, tahmin parametreleri ve model eğitimleri 2016 yılı Ocak ayı ila 2020 yılı Şubat ayı arası aylık satış dataları bir amortisör firmasından elde edilerek kullanılmıştır. Pandemi dönemini kapsayan 3 aylık gerçekleşen satış rakamları ise, firmadan alınarak gerçekleşen satış olarak adlandırılmış ve WEKA ile MatLab satış tahmini sonuçlarıyla karşılaştırılmıştır. Sonuç olarak, amortisör satışlarının pandemi dönemi öncesinde artış gösteren bir eğilimde olduğu ancak pandemi dönemine ait yapılan tahminler ile gerçekleşen satışlar kıyaslandığında amortisör satışlarının pandemiden oldukça olumsuz etkilendiği gözlenmiştir. Araştırmada elde edilen bulgulara göre, WEKA yapısının tahminleme sonuçlarında daha büyük bir hata payı olduğu ve kurulan modelde daha fazla YSA barındıran MatLab'ın daha başarılı tahmin ürettiği sonucuna varılmıştır. Ancak her iki programın, tahmini yapılan pandemi dönemi için hata oranlarının bir tahmin çalışması kapsamında yüksek oluşunun temel sebebi olarak, programlarda kriz dönemlerine ait bir tanım bulunmamasının, dolayısı ile kurulan YSA modellerine etkisinin yansıtılamamış olmasının sebep olmuş olacağı öngörülmüştür.