Συλλογές
Τίτλος Product sales estimation in online shops
Εναλλακτικός τίτλος Εκτίμηση πωλήσεων προϊόντων σε ηλεκτρονικά καταστήματα
Δημιουργός Φασουλής, Αναστάσιος-Θεοφάνης, Fasoulis, Anastasios-Theofanis
Συντελεστής Vassalos, Vasilios
Athens University of Economics and Business, Department of Informatics
Ntzoufras, Ioannis
Karlis, Dimitrios
Τύπος Text
Φυσική περιγραφή 73p.
Γλώσσα en
Αναγνωριστικό http://www.pyxida.aueb.gr/index.php?op=view_object&object_id=10007
Περίληψη Forecasting product sales is a topic of great interest in both the academic and commercial community. Especially in recent years, the enormous growth of e-commerce combined with the ever-increasing amount of data available, have turned finding an efficient sales forecasting model into a quite challenging problem. The purpose of this thesis is to implement a machine learning algorithm that will predict the daily sales of a product, using various explanatory variables. An important aspect of this study is that for some products there is no real data about their sales. This means that the forecast should be based entirely on the remaining variables that are available. Furthermore, another interesting topic that arises from this condition is finding a way to indirectly evaluate the predictions for these products. Various linear regression models as well as 2 neural networks (one with feed forward MLP neurons and one with LSTM neurons) were implemented and evaluated. In addition, the products were clustered using K-Means algorithm with Dynamic Time Warping (DTW) as distance function, and its effect on forecasting was examined. Finally, an indirect way of evaluating the forecasts for products without actual sales is proposed, by comparing the predictions with the reduction of their available stock on the same period. The results showed that the linear regression model and the MLP have a similar behavior, giving predictions with low variability, while the model using LSTM layers performed more accurately on periods where higher sales are expected.
Η πρόβλεψη πωλήσεων των προϊόντων είναι ένα θέμα που παρουσιάζει μεγάλο ενδιαφέρον τόσο στην ακαδημαϊκή όσο και στην εμπορική κοινότητα. Ειδικότερα τα τελευταία χρόνια, η τεράστια ανάπτυξη του ηλεκτρονικού εμπορίου σε συνδυασμό με τον συνεχώς αυξανόμενο όγκο δεδομένων που είναι διαθέσιμα, έχουν μετατρέψει την εύρεση ενός αποδοτικού μοντέλου πρόβλεψης πωλήσεων σε ένα αρκετά απαιτητικό πρόβλημα. Σκοπός της παρούσας διπλωματικής είναι να υλοποιήσει έναν αλγόριθμο μηχανικής μάθησης που θα προβλέπει τις ημερήσιες πωλήσεις ενός προϊόντος, χρησιμοποιώντας διάφορες επεξηγηματικές μεταβλητές. Μια σημαντική πτυχή της συγκεκριμένης μελέτης, είναι ότι για κάποια προϊόντα δεν υπάρχουν πραγματικά δεδομένα για τις πωλήσεις τους. Αυτό σημαίνει, ότι η πρόβλεψη θα πρέπει να στηριχθεί εξ ολοκλήρου στις υπόλοιπες μεταβλητές που είναι διαθέσιμες. Επιπλέον, ένα ακόμη ενδιαφέρον ζήτημα που ανακύπτει από τη συγκεκριμένη συνθήκη είναι η εύρεση ενός τρόπου για να αξιολογηθούν έμμεσα οι προβλέψεις για αυτά τα προϊόντα. Διάφορα μοντέλα γραμμικής παλινδρόμησης καθώς και δύο νευρωνικά δίκτυα (ένα με feed forward MLP νευρώνες και ένα με LSTM νευρώνες) εφαρμόστηκαν και αξιολογήθηκαν. Επίσης, τα προϊόντα ομαδοποιήθηκαν χρησιμοποιώντας τον αλγόριθμο K-Means με την Dynamic Time Warping (DTW) ως συνάρτηση απόστασης και εξετάστηκε η επίδραση της ομαδοποίησης στις προβλέψεις. Τέλος, ένας έμμεσος τρόπος αξιολόγησης των προβλέψεων για προϊόντα χωρίς πραγματικές πωλήσεις προτείνεται, συγκρίνοντας τις προβλέψεις με την μείωση του αποθέματος κατά την ίδια χρονική περίοδο. Τα αποτελέσματα έδειξαν ότι το μοντέλο γραμμικής παλινδρόμησης και το MLP έχουν παρόμοια συμπεριφορά, δίνοντας προβλέψεις με χαμηλή μεταβλητότητα, ενώ το μοντέλο που χρησιμοποιεί LSTM νευρώνες είχε καλύτερη απόδοση σε περιόδους όπου αναμένονται υψηλότερες πωλήσεις.
Λέξη κλειδί Online shops
Πωλήσεις
Ηλεκτρονικά καταστήματα
Data science
Forecasting
Statistical models
Sales
Στατιστικά μοντέλα
Επιστήμη δεδομένων
Προβλέψη
Διαθέσιμο από 2023-02-01 21:11:53
Ημερομηνία έκδοσης 13-12-2022
Ημερομηνία κατάθεσης 2023-02-01 21:11:53
Δικαιώματα χρήσης Free access
Άδεια χρήσης https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/