Please enable JavaScript.
Coggle requires JavaScript to display documents.
Master project (Структура диплома (описание метода и эксперимента…
Master project
Структура диплома
Обзор предыдущих работ и методов
Прогнозирование в fr
уровни прогнозирования
Стратегический
Тактический
Операционный
Как подходили к задаче прогнозирования в fashion industry
Статистические методы
Какие методы?
Bayessian
exponential smoothing, exponential smoothing with trend, double exponential smoothing, Bayesian analysis, and so forth.
ARIMA, SARIMA
линейная регрессия
достоинства
простота в реализации
часто довольно неплохой прогноз
Недостатки
Реализация часто требует "экспертных" знаний
результаты часто хуже, чем в более сложных методах
На продажи моды часто влияют такие факторы, как спрос, тенденции моды, поэтому картина нерегулярно и чисто статистические методы не достигают необходимого результата.
Методы AI
ANN
artificial neural network - популярный метод, который часто стараются применить. Превосходит базовые статистические методы
долго работает
Evolutionary neural network (ENN) - производительность лучше чем SARIMA
ELM - extreme learning machine - супер быстрый метод, превосходит многие backpropagation neural networks based methods
Развитие - EELM - более устойчивый
Превосходит часто нейроне, но малоустойчивый
В средне-долгосрочной хорошо работают, в краткосрочной - не очень
метрики?
Аггрегирование
Market
Chain
store
Новый магазин
Субъективный (экспертный)
Аналоговый
space interaction (гравитационный и т.п.)
Существующий магазин
Мультивариативная регрессия с анализом местной специфики?
SKU
Для чего вообще нужно прогнозирование? (недостачи и залежалый товар, а это ведь мода)
описание метода и эксперимента
Подготовка данных
Введение
заключение
ПРиложения и обзор литературы