Прогнозирование объемов продаж групп товаров (отчет)

Материал из MachineLearning.

Версия от 15:52, 6 февраля 2010; Ostralex (Обсуждение | вклад)

(разн.) ← Предыдущая | Текущая версия (разн.) | Следующая → (разн.)

Перейти к: навигация, поиск

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 — прогноз закупок товаров, сделанный исходя из данных на некотором начальном временном интервале, сравнивается с реальными продажами. Критерием качества служит сумма модулей отклонений прогноза от реальной величины закупок либо сумма квадратов отклонений.

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://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»

Категория: Непроверенные учебные задания