Уведомления
Авторизуйтесь или зарегистрируйтесь, чтобы оценивать материалы, создавать записи и писать комментарии.
Авторизуясь, вы соглашаетесь с правилами пользования сайтом и даете согласие на обработку персональных данных.
Ученые спрогнозировали розничные продажи с помощью нового алгоритма
В современной экономике, где объемы продаж растут в геометрической прогрессии, умение предвидеть, какие товары будут пользоваться спросом, можно назвать залогом успеха для любого бизнеса. Ученые МТУСИ предложили решение для такого прогноза.
Как правило, данные о продажах формируют непрерывный поток информации в датасет, где каждая группа «товар-магазин» представляет собой обособленный временной ряд, который по отдельности невозможно проанализировать вручную и представить графически. Традиционные статистические методы не справляются с такими объемами информации и сложными взаимосвязями между различными факторами, влияющими на спрос. Решением проблемы может стать машинное обучение, однако его эффективность напрямую зависит от скорости и точности вычислений, объема данных и доступных вычислительных ресурсов.
Сотрудники кафедры «Математическая кибернетика и информационные технологии» (МКиИТ) факультета «Информационные технологии» МТУСИ — доктор технических наук профессор Юрий Леохин и кандидат технических наук, доцент Тимур Фатхулин — провели масштабное исследование, посвященное поиску оптимального решения для прогнозирования спроса на отдельные виды товаров.
В рамках исследования были отобраны и протестированы различные модели машинного обучения, включая Random Forest, Linear Regression, XGBoost, LightGBM, CatBoost и LSTM. Для оценки эффективности каждой модели использовались три ключевые метрики: RMSE (среднеквадратичная ошибка), MAE (средняя абсолютная ошибка) и R2 (коэффициент детерминации). Для обучения и тестирования моделей использовались реальные данные о продажах.
«Данные метрики являются универсальными, а их использование вместе позволяет более полно оценить поведение моделей, что было определено в ходе анализа рассматриваемой предметной области. Далее мы отобрали данные из открытых источников, чтобы разработать универсальную модель, которая будет эффективно работать в разных условиях и с отдельными типами товаров. Мы загрузили в модели датасет с данными о продажах фирмы «1С» (16 249 записей из 67 товарных групп в 13 магазинах за 34 месяца), розничной сети Эквадора (24 090 записей, включающих 33 товарных групп за 730 дней) и розничных магазинов в различных регионах страны (15 800 записей о четырех видах товара в пяти магазинах за 790 дней)», – поделился особенностями исследования профессор, доктор технических наук, Юрий Леохин.
Результаты исследования показали, что наиболее эффективной моделью для прогнозирования спроса является XGBoost – модель градиентного бустинга.
«XGBoost – это универсальная и мощная модель, ориентированная на высокую производительность, масштабируемость и точность. Она продемонстрировала наивысшую точность и стабильность прогнозов по сравнению с другими рассмотренными моделями. Тщательная настройка параметров и правильный выбор признаков в данных позволят в будущем еще больше повысить точность и эффективность данной модели», – пояснил доцент, кандидат технических наук Тимур Фатхулин.
В дальнейшем исследователи планируют продолжить работу над совершенствованием модели, уделяя особое внимание настройке параметров и подбору оптимальных признаков в данных.
Исследование, проведенное учеными МТУСИ, открывает новые горизонты для создания интеллектуальных систем, способных с высокой точностью прогнозировать спрос в различных отраслях: от розничной торговли до крупного производства.
Telegram 
Дзен 
VK Бразильские зоологи выяснили, каких именно насекомых и пауков ловят домашние кошки в городах. Для этого использовали не полевые наблюдения, а анализ социальных сетей. Просмотрев более 17 000 видео и фото в TikTok и на фотостоке iStock, ученые нашли 550 записей кошачьей охоты. Самая частая добыча — кузнечики, сверчки, цикады и тараканы.
Чтобы охотиться при температурах ниже нуля, пауки рода Clubiona выработали особые белки-антифризы. Изучив членистоногих, собранных в грушевых садах неподалеку от города Брно (Чехия), ученые раскрыли молекулярный механизм, позволяющий этим паукам не впадать в зимнюю спячку.
Наблюдая за галактикой CANUCS-LRD-z8.6 с помощью космической обсерватории «Джеймс Уэбб», астрономы обнаружили в ее центре сверхмассивную черную дыру. Хотя она существовала всего через 500 миллионов лет после Большого взрыва, ее масса оказалась рекордной для столь ранней эпохи.
Человеческие языки разнообразны, но это разнообразие ограничивается повторяющимися закономерностями. Пытаясь описать правила, которым подчиняются различия в грамматике, лингвисты сформулировали ряд так называемых грамматических универсалий — утверждений, предположительно верных для всех или большинства языков мира. Международная команда ученых провела статистический анализ на материале 2430 языков и обнаружила, что соответствующими действительности можно считать около трети таких утверждений.
Так называемые зумеры и альфа, несмотря на молодой возраст, уже формируют ключевые поведенческие и потребительские тренды. Ученые Пермского Политеха рассказали, почему обозначение поколений начали с конца алфавита, как альфа и зумеры отличаются в способности к терпеливости, совмещении цифрового и реального «Я», подходу к профессиональной деятельности и отношении к финансам, какое мышление пришло на смену клиповому и как использование искусственного интеллекта повлияет на авторитет родителей.
Бразильские зоологи выяснили, каких именно насекомых и пауков ловят домашние кошки в городах. Для этого использовали не полевые наблюдения, а анализ социальных сетей. Просмотрев более 17 000 видео и фото в TikTok и на фотостоке iStock, ученые нашли 550 записей кошачьей охоты. Самая частая добыча — кузнечики, сверчки, цикады и тараканы.
Проанализировав данные наблюдений, полученных с помощью наземных обсерваторий за последние два десятилетия, астрономы обнаружили потенциально обитаемый мир — суперземлю Gliese 251 c (GJ 251 с). Планета обращается вокруг красного карлика на расстоянии около 18 световых лет от Земли и считается одним из самых перспективных кандидатов для поисков жизни.
Человеческие языки разнообразны, но это разнообразие ограничивается повторяющимися закономерностями. Пытаясь описать правила, которым подчиняются различия в грамматике, лингвисты сформулировали ряд так называемых грамматических универсалий — утверждений, предположительно верных для всех или большинства языков мира. Международная команда ученых провела статистический анализ на материале 2430 языков и обнаружила, что соответствующими действительности можно считать около трети таких утверждений.
По расчетам, большинство «гостей» из других звездных систем летят к Земле примерно со стороны созвездия Геркулес. Скорее всего, они время от времени падают на нашу планету, просто мы еще не научились это замечать. Как удалось вычислить, чаще всего они должны падать зимой и где-то в окрестностях экватора.
Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.
Понятно
Из-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.
Понятно
Наши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.
Понятно
Мы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.
Понятно