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 Инфекции, такие как коронавирус, наносят серьезный удар организму, из-за чего даже после выздоровления он продолжительное время остается уязвимым. Сегодня для оценки иммунитета врачи смотрят в первую очередь на уровень антител в крови, однако такой подход не отражает реального состояния здоровья человека. Это не позволяет врачам точно прогнозировать, как будет протекать болезнь и насколько быстро пациент выздоровеет. Ученые Пермского Политеха и ПГАТУ впервые выяснили, как именно восстановление иммунитета зависит от пола человека и кто наиболее подвержен осложнениям после коронавирусной инфекции. Результаты исследования помогут правильно учитывать гендерные особенности пациента при лечении и реабилитации, что повысит точность прогнозов и эффективность терапии.
Физики Центра фотоники и двумерных материалов МФТИ совместно с коллегами из Алферовского университета и ИТМО показали, как управлять свечением углеродных точек, помещая их на полупроводниковые нанопровода.
Ученые МИЭМ ВШЭ предложили математическую модель, которая позволяет понять, как взаимодействие между сообществами влияет на их устойчивость. Работа основана на классической теории эволюционных игр и демонстрирует неожиданный эффект: даже небольшое информационное воздействие одного сообщества на другое может привести к тому, что одно из них сохранит внешнюю стабильность, а в другом начнутся хаотические изменения на уровне отдельных участников.
Анализ более 150 тысяч древних звезд Млечного Пути показал, что возраст космоса, судя по всему, близок к 13,8 миллиарда лет. Авторы нового исследования заключили, что сценарии, в которых Вселенную приходится делать заметно «моложе» ради решения хаббловского кризиса, плохо согласуются с наблюдениями. Это важно, поскольку возраст старейших светил — один из немногих независимых способов проверить космологические модели не по данным ранней Вселенной, а по объектам нашей собственной Галактики.
Сканирующая туннельная микроскопия достигла квантово-механического предела пространства-времени. Физики провели эксперимент и смоделировали перемещение одиночного электрона с атомарной точностью и скоростью в доли фемтосекунды. Результат показал границы применимости квантовых законов и объяснил механику сверхбыстрых процессов.
Одной из главных анатомических особенностей эволюции рода Homo считается резкое увеличение объема черепной коробки за последние примерно два миллиона лет. За это время она в среднем увеличилась в три раза. Однако авторы нового исследования поставили под сомнение традиционную гипотезу, согласно которой этот процесс был результатом естественного отбора. По их мнению, он мог оказаться случайностью.
Хотя длительность помех не превышала десяти секунд, это первый известный случай такого рода. Обычно спутникам не хватает мощности для создания радиосигналов той силы, что нужна для подобных помех.
Вселенная может оказаться «замкнутой» глобальной структурой, где свет от далеких галактик способен возвращаться к наблюдателю с разных направлений. Именно такой сценарий не удалось исключить авторам нового масштабного обзора. Проверить его предсказания астрономы смогут уже в ближайшие годы.
Ученые впервые на молекулярном уровне доказали, что обычная вода одновременно состоит из двух разных жидких состояний — более плотного и менее плотного, которые непрерывно сменяют друг друга. Раз молекулярная «двойственность» действительно существует, это подтверждает спорную 30-летнюю гипотезу. Новое открытие поможет, наконец, объяснить десятки «странных» физических аномалий воды, включая ее расширение при замерзании и парадоксальное изменение вязкости под давлением.
Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.
Понятно
Что-то в вашем комментарии показалось подозрительным, поэтому перед публикацией он пройдет модерацию.
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