Πρόβλεψη Χρονοσειρών για το Λιανεμπόριο
Creators: name: Αλαβάνος, Θωμάς Στέργου
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2024
Subjects: Πρόβλεψη
Χρονοσειρές
Λιανεμπόριο
Forecasting
Time Series
Retail

description: Το πρόβλημα της πρόβλεψης λιανικής μπορεί να πλαισιωθεί ως πρόβλημα μηχανικής μάθησης. Οι αλγόριθμοι μηχανικής μάθησης είναι καθοριστικοί για την ανάλυση ιστορικών δεδομένων πωλήσεων, τον εντοπισμό μοτίβων και την πραγματοποίηση προβλέψεων στη μελλοντική ζήτηση. Η αξία της μηχανικής μάθησης στις προβλέψεις λιανικής έγκειται στην ικανότητά της να χειρίζεται πολύπλοκα σύνολα δεδομένων, να καταγράφει περίπλοκες σχέσεις μεταξύ διαφόρων παραγόντων που επηρεάζουν τις πωλήσεις και να προσαρμόζεται στη μεταβαλλόμενη δυναμική της αγοράς. Οι προσεγγίσεις μηχανικής μάθησης προσφέρουν πολλά πλεονεκτήματα σε σχέση με τις παραδοσιακές μεθόδους πρόβλεψης. Μπορούν να επεξεργάζονται τεράστιες ποσότητες δεδομένων από πολλαπλές πηγές, συμπεριλαμβανομένων των συναλλαγών πωλήσεων, των δημογραφικών στοιχείων πελατών και των τάσεων της αγοράς. Αξιοποιώντας αυτά τα διαφορετικά δεδομένα, τα μοντέλα μηχανικής μάθησης μπορούν να αποκαλύψουν κρυφά μοτίβα και συσχετισμούς που μπορεί να μην είναι εμφανείς μέσω της μη αυτόματης ανάλυσης. Ο πρωταρχικός σκοπός της διπλωματικής εργασίας αφορά την εξερεύνηση των νευρωνικών δικτύων ως μέθοδο μηχανικής μάθησης για την πρόβλεψη των πωλήσεων προϊόντων στη λιανική αγορά. Συγκεκριμένα, η έρευνα εστιάζει στην εξέταση των αρχιτεκτονικών Multi-Layer Perceptron (MLP), Convolutional Neural Network (CNN) και Gated Recurrent Unit (GRU). Η ανάλυση αυτή θα οδηγήσει στο πότε αυτές οι αρχιτεκτονικές προσφέρουν καλύτερα αποτελέσματα, ανάλογα με την επιλογή συγκεκριμένων παραμέτρων, καθώς και ποια από αυτές τις αρχιτεκτονικές είναι αποδοτικότερη σε σύγκριση με τις άλλες. Με βάση τα συμπεράσματα που θα προκύψουν, θα πραγματοποιηθεί μια τελική σύγκριση με τον αλγόριθμο Long short-term memory (LSTM), ο οποίος έχει ήδη δοκιμαστεί στα δεδομένα που χρησιμοποιούνται σε αυτήν τη διπλωματική εργασία. Το κύριο μέλημα είναι να καθοριστεί εάν κάποια από τις τρεις νέες αρχιτεκτονικές που δοκιμάζονται υπερβαίνει σε απόδοση την υπάρχουσα που χρησιμοποιείται για τις ανάγκες πρόβλεψης πωλήσεων σε αλυσίδα σούπερ μάρκετ. Τα συμπεράσματα εξάγονται από τρία καταστήματα και το καθένα έχει δέκα ομάδες που σχετίζονται με δεδομένα από συγκεκριμένες κατηγορίες προϊόντων. Χρησιμοποιώντας το Optuna, το οποίο χρησιμεύει ως framework βελτιστοποίησης υπερπαραμέτρων, πραγματοποιούνται αξιολογήσεις απόδοσης για τις τρεις αρχιτεκτονικές με δοκιμές τιμών σε πέντε υπερπαραμέτρους για να αποσαφηνιστεί ο αντίκτυπός τους στην απόδοση. Ως τελικό μέτρο σύγκρισης για τον προσδιορισμό της αποτελεσματικότητας μιας επιλογής αρχιτεκτονικής με συγκεκριμένες παραμέτρους, χρησιμοποιείται η διασταυρούμενη επικύρωση, υπολογίζοντας τον μέσο όρο από τα μέσα τετραγωνικά σφάλματα που προκύπτουν από πέντε τμήματα των δεδομένων εκπαίδευσης. Συνολικά, διεξάγονται 200 πειράματα για κάθε ομάδα (2000 πειράματα ανά κατάστημα), συμβάλλοντας στην εξαγωγή συμπερασμάτων σχετικά με την απόδοση των μοντέλων. Τελικά, από το σύνολο των 6000 πειραμάτων που διεξήχθησαν, το GRU φαίνεται να είναι η ασφαλέστερη επιλογή για την αποφυγή κακής προσαρμογής κατά τη διάρκεια της εκπαίδευσης. Οι υπερπαράμετροι μαζί με τα χαρακτηριστικά εκπαίδευσης από την βάση δεδομένων, φαίνεται να επηρεάζουν διαφορετικά ανά κατάστημα, αποτρέποντας έτσι ένα γενικό συμπέρασμα πέρα από την παρατήρηση ότι ο ρυθμός εκμάθησης φαινόταν να μην επηρεάζει καθόλου την τελική απόδοση. Τέλος, η γενικά θετική απόδοση του LSTM σε όλα τα δεδομένα των καταστημάτων οδηγεί στο ότι καμία αρχιτεκτονική δεν κατάφερε να ξεπεράσει το LSTM στο γενικό σύνολο δεδομένων.
description: The retail forecasting problem can be framed as a machine learning problem. Machine learning algorithms are instrumental in analyzing historical sales data, identifying patterns, and making predictions about future demand. The value of machine learning in retail forecasting lies in its ability to handle large and complex datasets, capture intricate relationships between various factors influencing sales, and adapt to changing market dynamics. Machine learning-based approaches offer several advantages over traditional forecasting methods. They can process vast amounts of data from multiple sources, including sales transactions, customer demographics, market trends, and external factors like weather and economic indicators. By leveraging this diverse data, machine learning models can uncover hidden patterns and correlations that may not be apparent through manual analysis. The primary objective of this thesis is to explore neural networks as a machine learning method for predicting product sales in the retail market. Through this exploration, the aim is to examine the Multi-Layer Perceptron (MLP), Convolutional Neural Network (CNN), and Gated Recurrent Unit (GRU) architectures. This examination will determine the circumstances under which these architectures perform better given specific parameter selections, as well as which architecture outperforms the others. Based on the conclusions drawn, a final comparison will be made with the Long Short-Term Memory (LSTM) algorithm, which has already been tested on the data utilized in this thesis. This comparison aims to ascertain whether any of the three new architectures tested on the data surpass the existing one used for sales prediction in a supermarket chain. The conclusions are drawn from three stores, each of which has ten groups related to data from specific product categories. Utilizing Optuna, which serves as a hyperparameter optimization framework, performance evaluations for the three architectures are conducted, including tests on five hyperparameters to elucidate their impact on performance. As a final comparison metric to determine the efficiency of an architecture choice with specific parameters, cross-validation is employed, calculating the mean of the calculated mean squared errors across five partitions of the training data. In total, 200 experiments are conducted for each group (2000 experiments per store), contributing to conclusions regarding the performance of the models. Ultimately, from the total of 6000 experiments conducted, the GRU appears to be the safest choice to avoid underfitting during training. The hyperparameters together with the features from the database, seem to influence differently per store, thus preventing a general conclusion beyond the observation that the learning rate appeared to not affect the final performance. Lastly, the generally positive performance of the LSTM across all stores’ data leads that no architecture managed to outperform LSTM in the overall dataset.