小売販売の予測に関する比較研究【JST・京大機械翻訳】

Hasan Md Rashidul; Kabir Muntasir A; Shuvro Rezoan A; Das Pankaz

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202216590117576 整理番号：22P0303498

小売販売の予測に関する比較研究【JST・京大機械翻訳】

A Comparative Study on Forecasting of Retail Sales

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発行年： 2022年03月14日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年03月14日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

大規模小売会社の製品販売の予測は,傾向,季節性,事象,および市場競争のような未知の要因,顧客の好みの変化,または,COVID-19の大発生のような未知の要因,のような未知の要因を考慮する挑戦的な仕事である。本論文では,Walmartからの歴史的販売データに関する予測モデルをベンチマークし,将来の販売を予測した。最新の時系列予測モデルの包括的な理論的概観と解析を提供した。次に,これらのモデルを予測チャレンジデータセット(KaggleによるM5予測)に適用した。特に,従来のモデル,すなわち,ARIMA(Autoregressive Integrated Moving Mean)を使用し,最近開発した先進モデル,例えば,Microsoftによって開発された光勾配ブースティングマシン(LightGBM)モデル,およびその性能をベンチマークした。結果は,ARIMAモデルがFacebook ProphetとLightGBMモデルより優れているが,LightGBMモデルは予測精度において無視できる妥協で大きなデータセットに対して巨大な計算利得を達成することを示唆した。【JST・京大機械翻訳】

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