Veuillez utiliser cette adresse pour citer ce document :
http://dspace1.univ-tlemcen.dz/handle/112/12628| Titre: | مقاربة رياضية وقياسية للتنبؤ بالمبيعات التنبؤ بمبيعات شركة سونلغاز من الكهرباء المنخفض التوتر لسنة 2016 باستخدام طريقة الشبكات العصبية الاصطناعية ومنهجية "بوكس" و جانكينز |
| Auteur(s): | Kadri, Riyad |
| Mots-clés: | التنبؤ بمبيعات سونلغاز، طرق رياضية وقياسية للتنبؤ، منهجية بوكس جينكنس، طريقة .الشيكات العصبية الاصطناعية |
| Date de publication: | jui-2017 |
| Editeur: | university of tlemcen |
| Collection/Numéro: | 2016-2017 |
| Résumé: | إن الهدف من التنبؤ بالمبيعات هو تحديد مسار المبيعات المستقبلية التي على أساسها تتم عملية التخطيط واتخاد القرار ويتوقف الجانب العملي للتنبؤ بالمبيعات على تطبيق أحد النماذج الكيفية أو الكمية إلا أن معظم الدراسات أثبتت أن النماذج الكمية هي الأفضل كونها تستند إلى طرق القياس الكمية ووسائل الإقناع الإحصائية وتنقسم هذه النماذج إلى طرق رياضية وأساليب قياسية حيث لا يمكن المفاضلة بينها إلا بعد تطبيقها على المتغير قيد الدراسة مع مراعاة طبيعة نشاط المؤسسة والاحتكام بعد ذلك إلى الاختبارات الإحصائية لمعالم النموذج والى قاعدة "دال" بغرض انتقاء النموذج الأنسب والأكثر دقة والأقرب للواقعية. و في هذا المجال قمنا بدراسة تطبيقية تتمثل في التنبؤ بالمبيعات المستقبلية لشركة سونلغاز المتمثلة في الكهرباء المنخفض التوتر الموجه للعائلات وكان ذلك من خلال جمع وتدوين المبيعات السابقة لسونلغاز ما بين سنة 2010-2015 ثم توظيفها في تجسيد نموذجين أحدهما قياسي متمثلا في منهجية "بوكس .جينكنس" والأخر رياضي متمثلا في طريقة الشبكات العصبية الاصطناعية وبعدها قمنا بالمفاضلة بينهما على أساس الاختبارات الإحصائية لمعنوية النموذج وعلى أساس قاعدة "دال" وتوصلنا إلى أن منهجية "بوكس وجينكنس" هي التي تقدم النموذج الأفضل والأدق للوصول إلى تقديرات قريبة للواقع فيما يخص مبيعات الكهرباء منخفض التوتر الخاصة بشركة "سونلغاز" . |
| URI/URL: | http://dspace.univ-tlemcen.dz/handle/112/12628 |
| Collection(s) : | Doctorat en Marketing |
Fichier(s) constituant ce document :
| Fichier | Description | Taille | Format | |
|---|---|---|---|---|
| قاربة_رياضية_وقياسية_للتنبؤ_بالمبيعات_التنبؤ_بمبيعات_شركة_سونلغاز_من_الكهرباء_المنخفض_التوتر_لسنة_2016_باستخدام_طريقة_الشبكات_العصبية_الاصطناعية_ومنهجية_"بوكس"_و_جانكينز | 8,78 MB | Adobe PDF | Voir/Ouvrir |
Tous les documents dans DSpace sont protégés par copyright, avec tous droits réservés.