Kategooria-, toote- ning kogu kataloogi põhjal müüke prognoosivate mudelite võrdlemine
Nimi
Laura Ruusmann
Kokkuvõte
Müügi prognoosimine on tulevase müügi hindamise protsess. Selles lõputöös on katsetatud mitut meetodit parima prognoosimise täpsuse saavutamiseks madalaimate arvutuslike nõuetega.
Uuritakse kolme meetodite klassi: traditsiooniline statistiline prognoosimismeetod (ARIMA), klassikalised masinõppe tehnikad (täpsemalt ansamblimeetodid) ja kolmas põhineb tehisnärvivõrkudel (konkreetsemalt rekurrentsed närvivõrgud LSTM-i arhitektuuriga).
Uuringus kasutatakse Baltimaade suure jaemüügiettevõtte ajaloolisi andmeid müügitehingute kohta ja käesoleva lõputöö eesmärk on täiustada nende praegust müügi prognoosimissüsteemi.
Näitame siin, et nende praeguse müügi prognoosimise parandamine on võimalik, ja lisaks analüüsime kampaaniamüügi mõju ennustuste täpsusele. Tulemused näitavad, et mitmete üksiktoote tasemel treenitud otsustuspuul põhinevate ansamblimudelite kombineerimise kasutamine annab parima ennustustäpsuse, säilitades samal ajal arvutusliku lihtsuse. Kui võrrelda prognooside täpsust, kampaaniamüükide ja tavamüükide lõikes, siis saavutab variant ARIMA-st kõige täpsema tulemuse kampaaniamüükide puhul.
Uuritakse kolme meetodite klassi: traditsiooniline statistiline prognoosimismeetod (ARIMA), klassikalised masinõppe tehnikad (täpsemalt ansamblimeetodid) ja kolmas põhineb tehisnärvivõrkudel (konkreetsemalt rekurrentsed närvivõrgud LSTM-i arhitektuuriga).
Uuringus kasutatakse Baltimaade suure jaemüügiettevõtte ajaloolisi andmeid müügitehingute kohta ja käesoleva lõputöö eesmärk on täiustada nende praegust müügi prognoosimissüsteemi.
Näitame siin, et nende praeguse müügi prognoosimise parandamine on võimalik, ja lisaks analüüsime kampaaniamüügi mõju ennustuste täpsusele. Tulemused näitavad, et mitmete üksiktoote tasemel treenitud otsustuspuul põhinevate ansamblimudelite kombineerimise kasutamine annab parima ennustustäpsuse, säilitades samal ajal arvutusliku lihtsuse. Kui võrrelda prognooside täpsust, kampaaniamüükide ja tavamüükide lõikes, siis saavutab variant ARIMA-st kõige täpsema tulemuse kampaaniamüükide puhul.
Lõputöö keel
inglise
Lõputöö tüüp
Magister - Informaatika
Juhendaja(d)
Marlon Dumas, Eerik Muuli
Kaitsmise aasta
2020