Comparación de métodos y métricas para la predicción de series temporales aplicados a las ventas masivas de productos minoristas

La generación de pronósticos de ventas (sales forecasting) es una herramienta fundamental en la planificación de inventarios de una empresa. En el caso de grandes empresas de venta minorista (retail) como Amazon, Walmart o Mercado Libre el problema se vuelve muy complejo por la cantidad de productos...

Descripción completa

Guardado en:
Detalles Bibliográficos
Autores principales: González, Rodrigo, Taffernaberr, Juan Carlo, Diedrichs Escudero, Ana Laura, Tobar, Sebastián
Formato: Objeto de conferencia
Lenguaje:Español
Publicado: 2023
Materias:
Ciencias Informáticas
Series temporales
Ciencia de datos
Predicción masiva
ventas minoristas
Acceso en línea:http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/163333
Aporte de:
SEDICI (UNLP) de Universidad Nacional de La Plata
id I19-R120-10915-163333
record_format dspace
spelling I19-R120-10915-1633332024-03-01T20:02:38Z http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/163333 Comparación de métodos y métricas para la predicción de series temporales aplicados a las ventas masivas de productos minoristas González, Rodrigo Taffernaberr, Juan Carlo Diedrichs Escudero, Ana Laura Tobar, Sebastián 2023-04 2023 2024-03-01T13:53:04Z es Ciencias Informáticas Series temporales Ciencia de datos Predicción masiva ventas minoristas La generación de pronósticos de ventas (sales forecasting) es una herramienta fundamental en la planificación de inventarios de una empresa. En el caso de grandes empresas de venta minorista (retail) como Amazon, Walmart o Mercado Libre el problema se vuelve muy complejo por la cantidad de productos cuyas ventas se deben predecir. Este proyecto se propone comparar los resultados de las competencias M5 del año 2020 y el Meli Data Challenge 2021, las cuales se basaron en predecir en forma masiva las ventas de productos minoristas. Si bien las mencionadas competencias parecen bastante similares, una notable diferencia entre ambas es que usaron distintas métricas para evaluar el desempeño de los modelos propuestos. Esto no permite que se pueda hacer una comparación directa entre los mejores modelos que obtuvieron los mejores puestos en ambos concursos, y por ende, no se puede llegar a una conclusión respecto a cuál modelo es mejor. Por tanto, este proyecto propone determinar si los algoritmos que mejor desempeño mostraron en una competencia también mostrarán un buen desempeño con los datos del otro certamen. Complementariamente, se tratará de entender qué influencia tienen diferentes métricas para determinar si un método de predicción es mejor que otro. Red de Universidades con Carreras en Informática Objeto de conferencia Objeto de conferencia http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0) application/pdf
institution Universidad Nacional de La Plata
institution_str I-19
repository_str R-120
collection SEDICI (UNLP)
language Español
topic Ciencias Informáticas
Series temporales
Ciencia de datos
Predicción masiva
ventas minoristas
spellingShingle Ciencias Informáticas
Series temporales
Ciencia de datos
Predicción masiva
ventas minoristas
González, Rodrigo
Taffernaberr, Juan Carlo
Diedrichs Escudero, Ana Laura
Tobar, Sebastián
Comparación de métodos y métricas para la predicción de series temporales aplicados a las ventas masivas de productos minoristas
topic_facet Ciencias Informáticas
Series temporales
Ciencia de datos
Predicción masiva
ventas minoristas
description La generación de pronósticos de ventas (sales forecasting) es una herramienta fundamental en la planificación de inventarios de una empresa. En el caso de grandes empresas de venta minorista (retail) como Amazon, Walmart o Mercado Libre el problema se vuelve muy complejo por la cantidad de productos cuyas ventas se deben predecir. Este proyecto se propone comparar los resultados de las competencias M5 del año 2020 y el Meli Data Challenge 2021, las cuales se basaron en predecir en forma masiva las ventas de productos minoristas. Si bien las mencionadas competencias parecen bastante similares, una notable diferencia entre ambas es que usaron distintas métricas para evaluar el desempeño de los modelos propuestos. Esto no permite que se pueda hacer una comparación directa entre los mejores modelos que obtuvieron los mejores puestos en ambos concursos, y por ende, no se puede llegar a una conclusión respecto a cuál modelo es mejor. Por tanto, este proyecto propone determinar si los algoritmos que mejor desempeño mostraron en una competencia también mostrarán un buen desempeño con los datos del otro certamen. Complementariamente, se tratará de entender qué influencia tienen diferentes métricas para determinar si un método de predicción es mejor que otro.
format Objeto de conferencia
Objeto de conferencia
author González, Rodrigo
Taffernaberr, Juan Carlo
Diedrichs Escudero, Ana Laura
Tobar, Sebastián
author_facet González, Rodrigo
Taffernaberr, Juan Carlo
Diedrichs Escudero, Ana Laura
Tobar, Sebastián
author_sort González, Rodrigo
title Comparación de métodos y métricas para la predicción de series temporales aplicados a las ventas masivas de productos minoristas
title_short Comparación de métodos y métricas para la predicción de series temporales aplicados a las ventas masivas de productos minoristas
title_full Comparación de métodos y métricas para la predicción de series temporales aplicados a las ventas masivas de productos minoristas
title_fullStr Comparación de métodos y métricas para la predicción de series temporales aplicados a las ventas masivas de productos minoristas
title_full_unstemmed Comparación de métodos y métricas para la predicción de series temporales aplicados a las ventas masivas de productos minoristas
title_sort comparación de métodos y métricas para la predicción de series temporales aplicados a las ventas masivas de productos minoristas
publishDate 2023
url http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/163333
work_keys_str_mv AT gonzalezrodrigo comparaciondemetodosymetricasparalapredicciondeseriestemporalesaplicadosalasventasmasivasdeproductosminoristas
AT taffernaberrjuancarlo comparaciondemetodosymetricasparalapredicciondeseriestemporalesaplicadosalasventasmasivasdeproductosminoristas
AT diedrichsescuderoanalaura comparaciondemetodosymetricasparalapredicciondeseriestemporalesaplicadosalasventasmasivasdeproductosminoristas
AT tobarsebastian comparaciondemetodosymetricasparalapredicciondeseriestemporalesaplicadosalasventasmasivasdeproductosminoristas
_version_ 1807222562862661632

Ejemplares similares