Остання редакція: 2025-05-23
Анотація
Дану роботу присвячено прогнозуванню кількості продажів з використанням алгоритму Gradient Boosting. В рамках дослідження проведено передобробку даних, виконано розвідувальний аналіз даних, розроблено модель для прогнозування кількості продажів та проведено її тестування. Модель було перевірено та підтверджено її ефективність на основі раніше невідомих даних.
FORECASTING SALES OF A COMPANY USING GRADIENT BOOSTIN
Abstract:
This work is devoted to forecasting the number of sales using the Gradient Boosting algorithm. As part of the study, data reprocessing was carried out, exploratory data analysis was carried out, a model for predicting the number of sales was developed and tested. The model was tested and its effectiveness was confirmed based on previously unknown data.
Ключові слова
Посилання
Zhang Z., Zhao Y., Canes A., Steinberg D., Lyashevska O. Predictive analytics with gradient boosting in clinical medicine. Annals of Translational Medicine. 2019. Vol. 7, no. 7, [Електронний ресурс] – Режим доступу: https://atm.amegroups.org/article/view/24543/23475
Wang J., Chong W. K., Lin J., Hedenstierna C. P. T. Retail Demand Forecasting Using Spatial-Temporal Gradient Boosting Methods. Journal of Computer Information Systems. 2023. Vol. 64, no. 5, pp. 652–664. [Електронний ресурс] – Режим доступу: https://doi.org/10.1080/08874417.2023.2240753
Malik S., Khan M., Abid M. K., Aslam N. Sales Forecasting Using Machine Learning Algorithm in the Retail Sector. Journal of Computing & Biomedical Informatics. 2024. Vol. 6, no. 2, pp. 282–294. [Електронний ресурс] – Режим доступу: https://www.jcbi.org/index.php/Main/article/view/370
Neba C., Gerard S. F. B., Nsuh G., Amouda P., Neba A., et al. Advancing Retail Predictions: Integrating Diverse Machine Learning Models for Accurate Walmart Sales Forecasting. Asian Journal of Probability and Statistics. 2024. Vol. 26, no. 7, pp. 1–23. [Електронний ресурс] – Режим доступу: https://doi.org/10.9734/ajpas/2024/v26i7626