Прогнозирование объемов продаж новых товаров (отчет)
Материал из MachineLearning.
(→Постановка задачи) |
(→Постановка задачи) |
||
Строка 30: | Строка 30: | ||
== Постановка задачи == | == Постановка задачи == | ||
- | Для фиксированного числа дней (параметр stp) прогнозируются продажи новых товаров с наибольшей вероятностью (Θ=0.5) | + | Для фиксированного числа дней (параметр stp) прогнозируются продажи новых товаров с наибольшей вероятностью ('''Θ'''=0.5) |
== Описание алгоритмов == | == Описание алгоритмов == |
Версия 13:36, 9 марта 2010
Введение в проект
Описание проекта
Цель проекта
Цель проекта - прогнозирование еженедельных продаж новых товаров.
Обоснование проекта
Результаты проекта могут быть использованы для планирования объёмов продаж новых товаров.
Описание данных
Дано: товарный классификатор (иерархия товарных групп); региональный классификатор (иерархия магазинов и регионов); товародвижения (продажи, поставки, остатки и пр., праздники и промо-акции).
Критерии качества
Продажи прогнозируется по каждому товару раздельно. Прогнозирование объёмов продаж на неделю основывается на предыстории продаж за фиксированное число дней. Это число дней регулируется переменной stp (количество шагов - количество дней, на которых основывается прогноз). Критерием качества служит сумма модулей отклонения прогноза от реальной величины покупок по дням.
Требования к проекту
Сумма модулей отклонения алгоритма в проекте должна быль меньше скользящего среднего за 30 дней.
Выполнимость проекта
Прогнозирование объёмов продаж новых товаров производится в будние дни (время праздников и промо-акций в проекте не рассматривается).
Используемые методы
Прогнозирование производится методом квантильной регрессии для различных квантилей (0.25; 0.4; 0.5; 0.6; 0.75). При прогнозировании можно менять параметр stp.
Постановка задачи
Для фиксированного числа дней (параметр stp) прогнозируются продажи новых товаров с наибольшей вероятностью (Θ=0.5)
Описание алгоритмов
В проекте использовался метод квантильной регрессии.
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.
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. |