Прогнозирование спроса на товары с использованием машинного обучения

В данной курсовой работе рассматриваются методы прогнозирования спроса на товары с применением машинного обучения. Изучается процесс подготовки данных, выбора подходящих алгоритмов и построения моделей. Работа делится на несколько разделов, в которых описывается каждая категория товаров, применяемые метрики для оценки качества моделей, такие как MAE, а также методы оптимизации, включая random search для выбора гиперпараметров. Уделяется внимание значению статистических знаний в этой области, а также обоснованию выбора используемых алгоритмов. Результаты работы помогут практическим участникам рынка более эффективно планировать запасы и учитывать изменения в спросе.

Продукт

Разработка алгоритмов прогнозирования спроса на основе машинного обучения для различных товарных категорий.

Актуальность

Актуальность исследования связана с возрастающей конкуренцией на рынке и необходимостью оптимизации запасов товаров для минимизации рисков и увеличения прибыли.

Цель

Разработать эффективные алгоритмы прогнозирования спроса на товары с использованием методов машинного обучения.

Задачи

Изучить существующие методы прогнозирования спроса. Проанализировать данные различных категорий товаров. Построить и оценить модели машинного обучения для данных. Оптимизировать модели с помощью анализа гиперпараметров. Провести тестирование и сделать выводы.

Предпросмотр документа

Наименование образовательного учреждения

Выполнил:ФИО

Руководитель:ФИО

Содержание

Введение Глава 1. Теоретические аспекты прогнозирования спроса 1.1. Актуальность прогнозирования спроса 1.2. Методы машинного обучения в прогнозировании Глава 2. Анализ и оценка моделей 2.1. Подготовка и обработка данных 2.2. Выбор гиперпараметров с помощью random search 2.3. Оценка качества моделей 2.4. Построение моделей для различных товарных категорий 2.5. Тестирование и валидация моделей Глава 3. Практическое применение и результаты 3.1. Практическое применение результатов Заключение Список литературы

Введение

Текст доступен в расширенной версии

Описание темы работы, актуальности, целей, задач, новизны, тем, содержащихся внутри работы. Контент доступен только автору оплаченного проекта

Глава 1. Теоретические аспекты прогнозирования спроса

1.1. Актуальность прогнозирования спроса

Текст доступен в расширенной версии

Раздел посвящен обоснованию актуальности применения методов машинного обучения для прогнозирования спроса на товары в условиях растущей конкуренции и изменчивости рынка. Указывается на необходимость оптимизации процессов управления запасами и повышении прибыльности предприятий. Подчеркивается, как современные технологии могут улучшить точность прогнозирования. Контент доступен только автору оплаченного проекта

1.2. Методы машинного обучения в прогнозировании

Текст доступен в расширенной версии

Данный раздел описывает основные алгоритмы и методы машинного обучения, которые могут быть использованы для прогнозирования спроса на товары. Рассматриваются преимущества различных подходов и их применимость к различным категориям товаров. Контент доступен только автору оплаченного проекта

Глава 2. Анализ и оценка моделей

2.1. Подготовка и обработка данных

Текст доступен в расширенной версии

Раздел посвящен процессу подготовки и предварительной обработки данных для использования в алгоритмах машинного обучения. Описываются методы очистки, нормализации данных и преобразования временных рядов в пригодный для анализа формат. Контент доступен только автору оплаченного проекта

2.2. Выбор гиперпараметров с помощью random search

Текст доступен в расширенной версии

Данный раздел фокусируется на методе подбора гиперпараметров random search, позволяющем находить оптимальные настройки для моделей машинного обучения. Приводятся примеры применения метода и его преимущества по сравнению с другими подходами. Контент доступен только автору оплаченного проекта

2.3. Оценка качества моделей

Текст доступен в расширенной версии

Раздел посвящён оценке качества построенных моделей прогнозирования. Рассматриваются используемые метрики (MAE) для определения точности предсказаний и их практическая значимость. Контент доступен только автору оплаченного проекта

2.4. Построение моделей для различных товарных категорий

Текст доступен в расширенной версии

Данный раздел рассматривает особенности построения моделей прогнозирования спроса на товары в зависимости от категорий товаров. Обсуждаются уникальные требования к данным и методам обработки информации. Контент доступен только автору оплаченного проекта

2.5. Тестирование и валидация моделей

Текст доступен в расширенной версии

В данном разделе описываются методы тестирования и валидации созданных моделей прогнозирования с целью подтверждения их эффективности перед внедрением в практику. Контент доступен только автору оплаченного проекта

Глава 3. Практическое применение и результаты

3.1. Практическое применение результатов

Текст доступен в расширенной версии

Данный раздел демонстрирует практическое применение разработанных алгоритмов прогнозирования спроса в реальных бизнес-сценариях с акцентом на улучшение управления запасами товаров. Контент доступен только автору оплаченного проекта

Заключение

Текст доступен в расширенной версии

Описание результатов работы, выводов. Контент доступен только автору оплаченного проекта

Список литературы

Текст доступен в расширенной версии

Список литературы. Контент доступен только автору оплаченного проекта

20+ страниц текста
80% уникальности текста
Список литературы (по ГОСТу)
Экспорт в Word
Презентация Power Point
10 минут и готово

Нужна курсовая на эту тему?20 страниц, список литературы, антиплагиат