МОДЕЛЬ НА ОСНОВІ ШАБЛОНІВ ДЛЯ КОРОТКОСТРОКОВОГО ПРОГНОЗУВАННЯ КІЛЬКОСТІ ТРАНЗАКЦІЙ У РОЗДРІБНИХ МАГАЗИНАХ ОДЯГУ
Abstract
Отримання прогнозних значень показників з урахуванням історичних даних, що представлені часовими рядами, відіграє вирішальну роль у прийнятті бізнес-рішень у різних галузях. Однією з таких сфер застосування є задача передбачення кількості транзакцій у fashion-магазинах роздрібної мережі з метою оптимального планування робочого часу працівників та досягнення максимального задоволення покупців якістю обслуговування. Вибір відповідної моделі прогнозування часових рядів залежить від горизонту прогнозу, а також характеристик часового ряду, а саме тренду, сезонності, циклічності та нерегулярності. Традиційні методи аналізу та прогнозування часових рядів призначені для обробки однієї сезонності в часовому ряду, але за наявності множинної сезонності ці методи не працюють задовільно. Застосування методів декомпозиції часового ряду характеризується обчислювальною складністю. Використання методів машинного навчання також не завжди є доцільним з низки різноманітних причин. Таким чином, необхідно використовувати прості адаптивні моделі, на основі вибраних шаблонів, для прогнозування сезонних даних складної структури, що повторюються. Основна мета цієї статті – розробити успішну адаптивну модель та запропонувати методи її використання для короткострокового прогнозування кількості транзакцій на основі даних у вигляді часових рядів. Для цілей оцінки використовується набір погодинних рядів кількості покупців (транзакцій) деяких магазинів роздрібної мережі, що характеризуються множинною сезонністю. Результати обчислювальних експериментів показують, що запропонована модель на основі шаблонів є досить ефективною для отримання короткострокових прогнозних значень. Ця модель, що характеризується простотою, інтуїтивною зрозумілістю і мінімальним числом параметрів, фактично може бути застосована до будь-якої області даних, представлених часовими рядами.
Keywords
