Прогнозирование объемов продаж групп товаров (отчет)

Материал из MachineLearning.

(Различия между версиями)
Перейти к: навигация, поиск
(Новая: '''Введение в проект''' == Описание проекта == === Цель проекта === Цель проекта — прогнозирование еженеде...)
(→Постановка задачи)
Строка 29: Строка 29:
== Постановка задачи ==
== Постановка задачи ==
 +
Заданы временные ряды продаж товаров <tex>x_{ij}(t) \in R</tex> — продажи <tex>i</tex>-ого товара в
 +
<tex>j</tex>-ом магазине за день <tex>t</tex> (<tex>i \in I</tex>, <tex>I</tex> — множество товаров;
 +
<tex>j \in J</tex>, <tex>J</tex> — множество магазинов; <tex>t \in N</tex> — натуральное число),
 +
причем значения продаж известны при
 +
<tex>t_0 \leq t \leq t_1</tex>. Также задан товарный классификатор, исходя из которого товары
 +
разбиваются на группы, образующие иерархическую стуктуру (например, какой-то товар может
 +
входить в группу «ЖК-телевизоры 15"», которая входит в
 +
«ЖК-телевизоры 10" - 17"» и далее в «ЖК-телевизоры», «Телевизоры» и «Бытовую технику»).
 +
Требуется для всех товаров и всех магазинов спрогнозировать продажи за неделю, следующую
 +
после <tex>t_1</tex>, то есть значение величины
 +
 +
<center>
 +
<tex>y_{ij} = \sum_{t=t_1+1}^{t_1+7}x_{ij}(t).</tex>
 +
</center>
 +
 +
Для оценки качества прогнозов будем использовать скользящий контроль,
 +
помещая в обучающую выборку значения <tex>x_{ij}(t)</tex> при <tex>t \in [t_0, t_{max}]</tex>,
 +
<tex>t_{max} < t_1</tex>. Как функционал качества будем использовать
 +
 +
<center>
 +
<tex>Q_{m}(Y, \hat{Y}) = \sum_{i, j}|y_{ij}-\hat{y}_{ij}|</tex>
 +
</center>
 +
 +
или
 +
 +
<center>
 +
<tex>Q_{s}(Y, \hat{Y}) = \sum_{i, j}(y_{ij}-\hat{y}_{ij})^2.</tex>
 +
</center>
== Описание алгоритмов ==
== Описание алгоритмов ==

Версия 15:49, 6 февраля 2010

Введение в проект

Описание проекта

Цель проекта

Цель проекта — прогнозирование еженедельных покупок товаров. Горизонт прогнозирования — одна неделя.

Обоснование проекта

Полученные результаты могут быть использованы для планирования закупок товаров магазинами.

Описание данных

Дан региональный классификатор магазинов, товарный классификатор, ряды продаж по SKU (stock keeping unit), информация о дефиците товара, список праздничных дней, разметка промо-акций для каждого товара и розничные цены на товары.

Критерии качества

Используется скользящий контроль; критерием качества служит средний модуль отклонения прогноза от реальной величины покупок.

Требования к проекту

Средний модуль отклонения для нашего алгоритма должен быль меньше, чем для скользящего среднего за предыдущий месяц.

Выполнимость проекта

Прогнозирование покупок товаров в празничные дни и во время промо-акций является отдельной задачей и в данном проекте не рассматривается.

Используемые методы

Предполагается, что товары могут быть агрегированы в группы, исходя из их цены и «близости» по товарному классификатору. Затем может быть осуществлен прогноз для получившихся групп товаров и «разбрасывание» результатов прогнозирования по отдельным товарам из групп.

Постановка задачи

Заданы временные ряды продаж товаров x_{ij}(t) \in R — продажи i-ого товара в j-ом магазине за день t (i \in I, I — множество товаров; j \in J, J — множество магазинов; t \in N — натуральное число), причем значения продаж известны при t_0 \leq t \leq t_1. Также задан товарный классификатор, исходя из которого товары разбиваются на группы, образующие иерархическую стуктуру (например, какой-то товар может входить в группу «ЖК-телевизоры 15"», которая входит в «ЖК-телевизоры 10" - 17"» и далее в «ЖК-телевизоры», «Телевизоры» и «Бытовую технику»). Требуется для всех товаров и всех магазинов спрогнозировать продажи за неделю, следующую после t_1, то есть значение величины

y_{ij} = \sum_{t=t_1+1}^{t_1+7}x_{ij}(t).

Для оценки качества прогнозов будем использовать скользящий контроль, помещая в обучающую выборку значения x_{ij}(t) при t \in [t_0, t_{max}], t_{max} < t_1. Как функционал качества будем использовать

Q_{m}(Y, \hat{Y}) = \sum_{i, j}|y_{ij}-\hat{y}_{ij}|

или

Q_{s}(Y, \hat{Y}) = \sum_{i, j}(y_{ij}-\hat{y}_{ij})^2.

Описание алгоритмов

Обзор литературы

Базовые предположения

Математическое описание

Варианты или модификации

Описание системы

  • Ссылка на файл system.docs
  • Ссылка на файлы системы

Отчет о вычислительных экспериментах

Визуальный анализ работы алгоритма

Анализ качества работы алгоритма

Анализ зависимости работы алгоритма от параметров

Отчет о полученных результатах

Список литературы

Данная статья является непроверенным учебным заданием.
Студент: Участник:Алексей Островский
Преподаватель: Участник:В.В. Стрижов
Срок: 15 декабря 2009

До указанного срока статья не должна редактироваться другими участниками проекта MachineLearning.ru. По его окончании любой участник вправе исправить данную статью по своему усмотрению и удалить данное предупреждение, выводимое с помощью шаблона {{Задание}}.

См. также методические указания по использованию Ресурса MachineLearning.ru в учебном процессе.


Источник — «http://poligon.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=%D0%9F%D1%80%D0%BE%D0%B3%D0%BD%D0%BE%D0%B7%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D0%B5_%D0%BE%D0%B1%D1%8A%D0%B5%D0%BC%D0%BE%D0%B2_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B4%D0%B0%D0%B6_%D0%B3%D1%80%D1%83%D0%BF%D0%BF_%D1%82%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D1%80%D0%BE%D0%B2_%28%D0%BE%D1%82%D1%87%D0%B5%D1%82%29»