Makine Öğrenmesi ile Satış Tahmini: Veri Odaklı Karar Verme

Makine Öğrenmesi ile Satış Tahmini

Geleneksel satış tahmin yöntemleri, hızla değişen pazar koşullarında yetersiz kalıyor. Makine öğrenmesi, tarihi verileri analiz ederek çok daha doğru tahminler sunuyor.

## Neden Makine Öğrenmesi?

### Geleneksel Yöntemlerin Sınırları
- Excel tabanlı projeksiyonlar
- Sezgisel tahminler
- Basit trend analizleri

### ML Avantajları
- Çoklu değişken analizi
- Mevsimsellik tespiti
- Anomali algılama
- Gerçek zamanlı güncelleme

## Kullanılan Algoritmalar

### 1. Random Forest
Birden fazla karar ağacının birleşimi olan bu yöntem, satış tahmini için en güvenilir sonuçları verir.

### 2. XGBoost
Gradient boosting tabanlı bu algoritma, özellikle yapılandırılmış veri setlerinde üstün performans gösterir.

### 3. LSTM (Long Short-Term Memory)
Zaman serisi verileri için ideal olan LSTM, uzun vadeli bağımlılıkları yakalayabilir.

## Uygulama Adımları

1. Veri Toplama: CRM, ERP ve satış verilerini birleştirin
2. Veri Temizleme: Eksik ve hatalı verileri düzeltin
3. Feature Engineering: Anlamlı özellikler oluşturun
4. Model Eğitimi: Farklı algoritmaları deneyin
5. Değerlendirme: MAPE, RMSE gibi metriklerle başarıyı ölçün

## Sonuç

Makine öğrenmesi ile satış tahmini, stok yönetiminden bütçe planlamasına kadar birçok alanda kritik avantaj sağlar.