Yıl: 2023  Cilt: 58  Sayı: 1  Sayfa: 765-782

doi: 10.15659/3.sektor-sosyal-ekonomi.23.03.2039

KEŞİFÇİ VERİ ANALİZİ İLE ECZANE SATIŞ ANALİZİ VE SATIŞ TAHMİNİ

MANSUR BEŞTAŞ

İnsan sağlığı açısından önemli bir yeri olan ilaçların günlük kullanının ve erişilebilirliğinin artışı ile tüketimi artmaya başlamıştır. Tüm işletme türlerinde olduğu gibi ilaç sektörünün son kullanıcı ile temasının olduğu eczanelerde satışların bilinmesi ve geleceğe yönelik öngörü geliştirilmesi önemlidir. İlaç sektörünün bireylere yönelik gerçekleşen satışlarının önemli bir kısmı ilaçlardan oluşmaktadır. İlaç satışları, tüketim ürünlerinden farklı bir konumda bulunmaktadır. Tüketim ürünleri, ihtiyacının yanı sıra gelişen sosyo-ekonomik durum ve ürün tutundurma faaliyetlerinden etkilenmekte iken sağlık ürünleri ağırlıklı olarak zorunlu hallerde gerçekleşen bir tüketim ürünüdür. Sağlı sektörü alanında tüketilen ürünler keşifsel analiz ile incelendiğinde ilgili yerelde halk sağlığına yönelik değişimin ortaya çıkarılmasını sağlar. İşletmelerin verimliği açısından gelecekteki satışların mümkün mertebede tahmin edilmesine bağlıdır. Bu çalışmada Güneydoğu Anadolu bölgesinde bulunan bir eczanenin yaklaşık üç yıllık satış verileri keşifçi veri analizi ile incelenmiş ardından makine öğrenmesi ve zaman serileri algoritmaları ile sonraki 15 güne ait satış verilerinin tahmin edilmeye çalışılmıştır. Elde edilen en başarılı sonuç ARIMA yöntemi ile ortalama hataların karelerinin karekök değeri (RMSE) 23 olarak elde edilmiştir.

Anahtar Kelimeler (Keywords): Veri Madenciliği, İlaç Satış Tahmini, Makine öğrenmesi, Zaman Serileri, Veri Analizi

PHARMACY SALES ANALYSİS AND SALES FORECASTİNG WİTH EXPLORATORY DATA ANALYSİS

With the increase in daily use and accessibility of drugs, which have an important place in human health, their consumption has started to increase. As in all business types, it is important to know sales and to develop foresight for the future in pharmacies where the pharmaceutical industry is in contact with the end user. Drugs constitute a significant part of the sales of the pharmaceutical industry to individuals. Pharmaceutical sales are in a different position from consumer products. While consumer products are affected by the developing socio-economic situation and product promotion activities as much as their needs, health products are mainly consumption products that are made in obligatory situations. When the products consumed in the field the health sector are examined with exploratory analysis, it provides to reveal the change in public health in the relevant region. In terms of the efficiency of businesses, it depends on predicting future sales as much as possible. In this study, approximately three years of sales data of a pharmacy located in the Southeastern Anatolia region were examined with exploratory data analysis, and then the sales data for the next 15 days were tried to be estimated by machine learning and time series algorithms. The most successful result was obtained with the ARIMA method with a root mean square error (RMSE) of 23.

Anahtar Kelimeler (Keywords): Data Mining, Drug Sales Prediction, Machine learning, Time Series, Data Analysis