Наукова періодика України | Вісник Київського національного університету імені Тараса Шевченка | ||
Lytvynenko T. I. Sales Forecasting using Data Mining Methods / T. I. Lytvynenko, T. V. Panchenko, V. D. Redko // Вісник Київського національного університету імені Тараса Шевченка. Серія : Фізико-математичні науки. - 2015. - Вип. 4. - С. 148-155. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/VKNU_fiz_mat_2015_4_26 Розглянуто задачу прогнозування продажів продукції за відомою історією продажів і без урахування додаткових факторів. Ця задача часто зустрічається на практиці, коли немає можливості використати факторний аналіз, і необхідно покладатись лише на історичні дані. Подано порівняльний аналіз трьох основних алгоритмів для задачі прогнозування. Дослідження включає традиційні статистичні методи та перспективні структурні алгоритми прогнозування, а саме: ARIMA (на базі рішення Microsoft SQL Server алгоритму часових рядів), еволюційного (або генетичного) алгоритму та побудови дерев рішень. Увагу в прогнозуванні зазвичай приділяється деталям реалізації. У даній роботі сконцентровано увагу на порівняльному аналізі переваг та недоліків кожного із зазначених алгоритмів. Одержано апріорне порівняння слід співставити з результатами застосування цих методів до реальних даних, аби перевірити кореляцію апостеріорних результатів, що буде зроблено у наступних роботах. Цитованість авторів публікації: Бібліографічний опис для цитування: Lytvynenko T. I. Sales Forecasting using Data Mining Methods / T. I. Lytvynenko, T. V. Panchenko, V. D. Redko // Вісник Київського національного університету імені Тараса Шевченка. Серія : Фізико-математичні науки. - 2015. - Вип. 4. - С. 148-155. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/VKNU_fiz_mat_2015_4_26. Якщо, ви не знайшли інформацію про автора(ів) публікації, маєте бажання виправити або відобразити більш докладну інформацію про науковців України запрошуємо заповнити "Анкету науковця"
|
|
Всі права захищені © Національна бібліотека України імені В. І. Вернадського |