- Bu projede ilk amacım, 2013-2018 yılları arasındaki satış verisini kullanarak LightGBM algoritması ile 2018 yılının ilk üç ayı için talep tahmini yapmaktır.
- İkinci amacım ise günlük olan bu veri setini haftalığa indirgeyerek 2017 yılı için LightGBM algoritması ve zaman serilerini (Smoothing yöntemleri, ARIMA, SARIMA) kullanarak bir yıllık talep tahmini yapmaktır.
- Bir mağaza zincirinin 5 yıllık verilerinde, 10 farklı mağaza ve 50 farklı ürünün bilgileri yer almaktadır.
- Veri seti 01-01-2013 ile 31-12-2017 arasındaki dönemi kapsamaktadır.
- Bir mağaza zincirinin 10 farklı mağazası ve 50 farklı ürünü için 3 aylık bir talep tahmini modeli oluşturulmak istenmektedir.
- Daha sonra ise veri seti haftalığa indirgenip 2017 yılı için bir talep tahmin modeli oluşturulmak istenmektedir.
- date – Satış verilerinin tarihi Tatil efekti veya mağaza kapanışı yoktur.
- store – Mağaza ID’si Her bir mağaza için eşsiz numara.
- item – Ürün ID’si Her bir ürün için eşsiz numara.
- sales – Satılan ürün sayıları, Belirli bir tarihte belirli bir mağazadan satılan ürünlerin sayısı
- Kaggle: https://www.kaggle.com/kemalgunay/demand-forecasting-3-months-sales-prediction