2022. — Т 14. — № 6 - перейти к содержанию номера...

Постоянный адрес этой страницы - https://esj.today/52ecvn622.html

Полный текст статьи в формате PDF (объем файла: 931.4 Кбайт)


Ссылка для цитирования этой статьи:

Атрохова, А. Н. Методы машинного обучения для прогнозирования продаж в пункте выдачи заказов Wildberries / А. Н. Атрохова // Вестник Евразийской науки. — 2022. — Т 14. — № 6. — URL: https://esj.today/PDF/52ECVN622.pdf (дата обращения: 28.03.2024).


Методы машинного обучения для прогнозирования продаж в пункте выдачи заказов Wildberries

Атрохова Анастасия Николаевна
ФГОБУ ВО «Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации», Москва, Россия
2 курс магистратуры
E-mail: sserenityy@mail.ru
РИНЦ: https://elibrary.ru/author_profile.asp?id=1032653

Аннотация. Большая часть современной экономики основана на информации, поэтому различные виды электронной коммерции становятся очень востребованными и постепенно вытесняют физическую коммерцию, а торговые интернет-площадки с развитой сетью пунктов выдачи заказов становятся более распространенными.

Российские маркетплейсы предлагают на правах партнера открыть пункт выдачи заказов. Предпринимателю, желающему использовать эту опцию и создать такой бизнес, необходимо использовать предиктивную аналитику, поскольку большинство крупных маркетплейсов, таких как Wildberries, переводят партнеров на процент от оборота, уходя от фиксированной ставки за выдачу. Таким образом, выручка собственника пункта выдачи заказов зависит от объема продаж на конкретной точке, ввиду чего представляется актуальным необходимость прогнозировать будущий объем продаж.

Объектом исследования выступает методика прогнозирования продаж в сфере ритейла с помощью алгоритмов машинного обучения, а предметом — автоматизированные инструменты прогнозирования объема продаж в пунктах выдачи заказов Wildberries.

Автором представлены метрики качества моделей по протестированным 6 методам машинного обучения: Linear Regression, Bayesian Linear Regression, Boosted Decision Tree Regression, Decision Forest Regression, Neural Network Regression, Poisson Regression.

Результатом настоящего исследования является самостоятельно разработанная автором предиктивная модель объема продаж пункта выдачи заказов Wildberries. Практическая значимость работы обусловлена возможностью применения данной модели для прогнозирования выручки предпринимателя-собственника пункта выдачи заказов в целях дальнейшего сопоставления предиктивных данных со статьей расходов и анализа прибыльности действующего пункта выдачи заказов.

Главное отличие и новизна данной работы состоит в том, что ранее ни одно из исследований не было рассмотрено с позиции интересов собственника пункта выдачи заказов.

Ключевые слова: прогнозирование продаж; предиктивная аналитика; методы машинного обучения; регрессия; обработка данных; анализ данных; пункт выдачи заказов; ритейл

 

Скачать

Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.

ISSN 2588-0101 (Online)

Уважаемые читатели! Комментарии к статьям принимаются на русском и английском языках.
Комментарии проходят премодерацию, и появляются на сайте после проверки редактором.
Комментарии, не имеющие отношения к тематике статьи, не публикуются.

Добавить комментарий