Previsión de demanda
Cuando construimos el modelo, hay tres pasos principales:
- Ver datos de entrada
- Construir métricas
- Selección del modelo
Aquí, la selección del modelo debe colocarse en el último paso. El primer paso es ver los datos de entrada y combinar los escenarios empresariales para obtener una idea de las características principales que afectan al negocio. El
segundo paso es para los datos de entrada. Indicadores de precisión de la precisión del pronóstico de demanda. Tenemos MAPE, APE, AE, RMSE, MAE, etc. También puede involucrar la construcción de indicadores de métricas a través de semanas sucesivas en series de tiempo, porque ciertas condiciones no están permitidas en ciertos indicadores. Existe, y nuestra predicción puede involucrar un valor de predicción de 0. En base a esto, debemos considerar si elegir otras métricas o procesar los resultados de la predicción; el
último paso es seleccionar la combinación adecuada de negocios a través de las métricas seleccionadas y los datos de entrada. 'S modelo
En muchas predicciones, las tendencias históricas predichas se pueden dividir en endógenas y exógenas.
Endógeno significa que el sistema interno se ve afectado en gran medida por factores internos, y la sensibilidad a las influencias externas no es muy fuerte. Por lo general, los elementos internos de estos sistemas endógenos son a menudo aleatorios, y cada elemento es independiente y tiene poca influencia entre sí, como El sistema de hoja de ruta en las grandes empresas de logística generalmente se ve menos afectado por eventos externos (Doble 11) que los negocios convencionales. En este momento, el pronóstico de las grandes empresas de logística debe centrarse en los factores que influyen en su negocio convencional.
La exógena se refiere al alto grado de impacto del sistema en eventos externos. Por ejemplo, muchas compañías de cosméticos internacionales tienen altos precios diarios de productos, lo que hace que sus ventas diarias no sean muy altas. Muchas ventas tienden a aumentar y disminuir anualmente. Las ventas centralizadas estallaron durante las actividades, por lo que este tipo de sistema empresarial es un sistema exógeno.
En los modelos predictivos, a menudo hay tres tipos, uno es un modelo de serie temporal, uno es un modelo de aprendizaje automático y el otro es un modelo de aprendizaje profundo.
Los modelos de series temporales incluyen el modelo Prophet, el modelo de espacio de estado, etc. Los
modelos de aprendizaje automático incluyen lightGBM, XGBoost, Random Forest, etc.
Los modelos de aprendizaje profundo incluyen RNN, LSTM, red neuronal, etc.
Para la predicción real, a menudo no necesitamos utilizar el aprendizaje profundo para resolver problemas prácticos, pero debemos prestar atención a los sistemas endógenos, es decir, los escenarios de sistemas que tienen características periódicas fuertes y están menos afectados por factores externos, a menudo Utilice modelos de series temporales; para sistemas exógenos, es decir, el sistema se ve afectado en gran medida por factores externos, como el impacto de las actividades de promoción 618 y Doble 11 en los pronósticos de ventas de las compañías internacionales de cosméticos, a menudo utilizamos modelos de aprendizaje automático para hacer pronósticos de ventas. .
