Πρόβλεψη ζήτησης προϊόντων σε καταστήματα λιανικής με μεθόδους μηχανικής μάθησης
Creators: name: Παναγιώτου, Παναγιώτης Γεωργίου
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2018
Subjects: μηχανική μάθηση
πρόβλεψη ζήτησης προϊόντων
πρόβλεψη χρονοσειρών
machine learning
demand forecasting
timeseries forecasting

description: Η παρούσα διπλωματική ασχολείται με το πρόβλημα της πρόβλεψης της ποσότητας των πωλήσεων προϊόντων λιανικής πώλησης με μεθόδους μηχανικής μάθησης. Πιο συγκεκριμένα, αναλύονται τα χαρακτηριστικά που χρησιμοποιήθηκαν και η σημαντικότητα αυτών και παρουσιάζονται τα αποτελέσματα της σύγκρισης των μεθόδων μηχανικής μάθησης που εφαρμόστηκαν, τόσο μεταξύ αυτών όσο και με ορισμένες παραδοσιακές μεθόδους στατιστικής ανάλυσης. Τα συγκεκριμένα πειράματα αφορούν ημερήσιες προβλέψεις για ένα χρονικό ορίζοντα εφτά ημερών, ωστόσο πραγματοποιήθηκαν ξεχωριστά πειράματα για τη διερεύνηση του βέλτιστου χρονικού ορίζοντα για το συγκεκριμένο πρόβλημα σε ότι αφορά τους αλγορίθμους μηχανικής μάθησης που δοκιμάστηκαν. Στα τελευταία, αξιολογείται η ακρίβεια των προβλέψεων των μοντέλων για κάθε μέρα εντός ενός ορίζοντα δέκα ημερών. Οι μέθοδοι μηχανικής μάθησης ήταν ο random forest και ο gradient boosting, με την υλοποίηση XGBoost. Αναλύονται επίσης οι ιδιαιτερότητες της εφαρμογής μεθόδων μηχανικής μάθησης σε προβλήματα πρόβλεψης στα οποία χρησιμοποιούνται δεδομένα που βρίσκονται σε μορφή χρονοσειρών, όπως είναι και η πρόβλεψη των πωλήσεων, και παρουσιάζεται ο τρόπος αντιμετώπισης των προβλημάτων που προκύπτουν. Παράλληλα, παρουσιάζονται βασικά χαρακτηριστικά της γλώσσας R η οποία χρησιμοποιήθηκε κατά την υλοποίηση, τα οποία έχουν να κάνουν με τη χρήση της στο πεδίο της επιστήμης των δεδομένων. Τέλος, παρουσιάζονται τα βήματα της στατιστικής ανάλυσης των δεδομένων που πραγματοποιήθηκε πριν από το στάδιο της επιλογής των χαρακτηριστικών και της εφαρμογής των μεθόδων μηχανικής μάθησης.
description: This thesis deals with the problem of predicting the quantity of sales of products in the retail domain, using machine learning methods. In particular, the predictive variables that were used are presented and their importances are analyzed. Moreover, the accuracy of the constructed machine learning models is presented and they are compared with each other and with some traditional frequently used statistical predictive methods. The machine learning algorithms that were used are the random forest and gradient boosting, using XGBoost. The above experiments regard daily predictions for a horizon of seven days, but the results of another series of experiments are also presented, in which we questioned the predictive power of the aforementioned machine learning models for each of the days within the horizon of ten days, with the goal of finding the best horizon that is suited to this specific problem. There is also a presentation of the special issues that were encountered during the process of transforming a problem of timeseries prediction, such as the prediction of sales, to a machine learning problem, together with the respective solutions. As a subtask, some key elements of the use of the programming language R in the field of data science are discussed. Finally, the steps of a preliminary analysis of the data that was made are presented.