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提高销售预测准确性:一种具有需求意识的张量因子分解方法。 (英语) Zbl 07552227号

摘要:由于消费者、产品和商店的大数据收集的可访问性,先进的销售预测功能已引起许多企业的高度重视,尤其是零售企业,因为预测在决策中的重要性。预测准确性的提高,即使只是一小部分,也可能对公司的生产和财务规划、营销策略、库存控制和供应链管理产生重大影响。具体来说,我们的研究目标是预测每个商店在不久的将来每种产品的销售额。受上下文软件推荐系统张量因子分解方法的启发,我们提出了一种新的方法,称为高级时间潜在因素销售预测方法,简称ATLAS,它通过构建跨多个商店和产品的单个张量因子分解模型,实现准确和个性化的销售预测。我们的贡献是结合了张量框架(利用跨商店和产品的信息)、新的正则化函数(结合需求动态)和使用最新统计(季节性自回归综合移动平均模型)将张量外推到未来时间段和机器学习(递归神经网络)模型。Information Resources,Inc.收集的八个产品类别数据集证明了ATLAS的优势,在这些数据集中,我们分析了1500多家杂货店15560多种产品的每周总销售额1.65亿。
贡献摘要:销售预测一直是一项重要的任务。准确的销售预测为公司的决策和运营提供了关键的管理启示。预测准确性的提高可能会对公司的生产计划、营销策略、库存控制和供应链管理等产生重大影响。本文提出了一种新的销售预测计算(基于机器学习)方法,从而直接定位于计算和业务/运营研究的交叉点。

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90倍X 运筹学、数学规划
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