От данных к решениям: прогнозирование как инструмент роста
В данном исследовании рассматривается прогнозирование ежедневных продаж для розничного продавца на торговой площадке с сентября 2021 года по апрель 2025 года. После очистки данных и обработки признаков, включая лаги, скользящие средние, календарные, погодные и ценовые регрессоры, графический и кор...
| Опубликовано в: : | Инноватика-2025 : сборник материалов XXI Международной школы-конференции студентов, аспирантов и молодых ученых, 28-30 апреля 2025 г., г. Томск, Россия С. 637-641 |
|---|---|
| Главный автор: | |
| Формат: | Статья в сборнике |
| Язык: | Russian |
| Предметы: | |
| Online-ссылка: | https://vital.lib.tsu.ru/vital/access/manager/Repository/koha:001272996 Перейти в каталог НБ ТГУ |
| Итог: | В данном исследовании рассматривается прогнозирование ежедневных продаж для розничного продавца на торговой площадке с сентября 2021 года по апрель 2025 года. После очистки данных и обработки признаков, включая лаги, скользящие средние, календарные, погодные и ценовые регрессоры, графический и корреляционный анализ подтвердил влияние сезонности, погоды, рекламных акций и логистики на спрос. Оценивались следующие методы прогнозирования: наивный, ARIMA, Prophet, Random Forest и XGBoost; XGBoost показал наивысшую точность (MAE = 3,60, RMSE = 6,63). Результаты подтверждают эффективность динамического планирования запасов и оптимизации маркетинга. |
|---|---|
| Библиография: | Библиогр.: 5 назв. |
| ISBN: | 9785936297311 |