Using Bigdata for Choosing the Right Forecasting Method, Dataset and Period in a Time Series Analysis

Serap Akcan; Murat Akcıl; Metin Özşahin

Makale detayları

Using Bigdata for Choosing the Right Forecasting Method, Dataset and Period in a Time Series Analysis

Yazarlar:

Serap Akcan | Murat Akcıl | Metin Özşahin

Yayıncı:

Cukurova University

Ana Başlıklar:

Endüstri Mühendisliği | Üretim ve Hizmet Sistemleri

Dergi:

Çukurova Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Dergisi Vol.39 Issue 2, pp.437-452

Belge Tipi:

Makale

Yayın Tarihi:

11/2024

Belge Dili:

İngilizce

Document ID (Org No.):

2001322876

pISSN:

2757-9255

Anahtar kelimeler:

Özet:

 Nowadays especially production companies gathering a huge data due to their daily transactions on the own systems. Production companies should handle this raw data as handling the raw materials too. Today, scientific studies carried out for this purpose are gathered under the title of BigData. The BigData creates many helps to companies competitive advantages according to their competitors. For this view, the purpose of this study was to determine the best demand forecasts method and forecasting period by using BigData at forest production industry. Using the time series analysis module of the WEKA program, the algorithm and data set providing the most accurate estimate for each of the selected decor papers were determined. As a result, it is thought that this study will provide a route map for about choosing right data period and forecasting method for the forest products.

 Nowadays especially production companies gathering a huge data due to their daily transactions on the own systems. Production companies should handle this raw data as handling the raw materials too. Today, scientific studies carried out for this purpose are gathered under the title of BigData. The BigData creates many helps to companies competitive advantages according to their competitors. For this view, the purpose of this study was to determine the best demand forecasts method and forecasting period by using BigData at forest production industry. Using the time series analysis module of the WEKA program, the algorithm and data set providing the most accurate estimate for each of the selected decor papers were determined. As a result, it is thought that this study will provide a route map for about choosing right data period and forecasting method for the forest products.

 Nowadays especially production companies gathering a huge data due to their daily transactions on the own systems. Production companies should handle this raw data as handling the raw materials too. Today, scientific studies carried out for this purpose are gathered under the title of BigData. The BigData creates many helps to companies competitive advantages according to their competitors. For this view, the purpose of this study was to determine the best demand forecasts method and forecasting period by using BigData at forest production industry. Using the time series analysis module of the WEKA program, the algorithm and data set providing the most accurate estimate for each of the selected decor papers were determined. As a result, it is thought that this study will provide a route map for about choosing right data period and forecasting method for the forest products.

 Günümüzde özellikle üretim firmaları kendi sistemleri üzerinde yaptıkları günlük işlemlerden dolayı büyük miktarda veri toplamaktadır. Üretim şirketleri, ham maddeyi ele aldığı gibi bu ham veriyi de ele almalıdır. Günümüzde bu amaçla yapılan bilimsel çalışmalar büyük veri başlığı altında toplanmaktadır. Büyük veri, şirketlerin rakiplerine göre rekabet avantajı sağlamasına birçok katkı sağlamaktadır. Bu doğrultuda bu çalışmanın amacı, orman ürünleri sektöründe büyük veri kullanarak en iyi talep tahmin yöntemini ve tahmin dönemini belirlemektir. Çalışmada, WEKA programının zaman serisi analiz modülü kullanılarak seçilen dekor kağıtlarının her biri için en doğru tahmini sağlayan algoritma ve veri seti belirlenmiştir. Sonuç olarak bu çalışmanın orman ürünlerine ilişkin doğru veri periyodu seçimi ve tahmin yöntemi konusunda bir yol haritası oluşturacağı düşünülmektedir.

Makale detayları

Using Bigdata for Choosing the Right Forecasting Method, Dataset and Period in a Time Series Analysis

Yazarlar:

Serap Akcan | Murat Akcıl | Metin Özşahin

Yayıncı:

Cukurova University

Ana Başlıklar:

Endüstri Mühendisliği | Üretim ve Hizmet Sistemleri

Dergi:

Çukurova Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Dergisi Vol.39 Issue 2, pp.437-452

Belge Tipi:

Makale

Yayın Tarihi:

11/2024

Belge Dili:

İngilizce

Document ID (Org No.):

2001322876

pISSN:

2757-9255

Big data

Data mining

Time series analysis

Demand forecasting

Forest products sectorBüyük veri

Veri madenciliği

Zaman serisi analizi

Talep tahmini

Orman ürünleri sektörü

Sayı

Makale detayları

Yazarlar: Serap Akcan | Murat Akcıl | Metin Özşahin

Yayıncı: Cukurova University

Ana Başlıklar: Endüstri Mühendisliği | Üretim ve Hizmet Sistemleri

Dergi: Çukurova Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Dergisi Vol.39 Issue 2, pp.437-452

Belge Tipi: Makale

Yayın Tarihi: 11/2024

Belge Dili: İngilizce

Document ID (Org No.): 2001322876

pISSN: 2757-9255

Sayı

Yazarlar:

Serap Akcan | Murat Akcıl | Metin Özşahin

Yayıncı:

Cukurova University

Ana Başlıklar:

Endüstri Mühendisliği | Üretim ve Hizmet Sistemleri

Dergi:

Çukurova Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Dergisi Vol.39 Issue 2, pp.437-452

Belge Tipi:

Makale

Yayın Tarihi:

11/2024

Belge Dili:

İngilizce

Document ID (Org No.):

2001322876

pISSN:

2757-9255