論文の概要: Exploring the representativeness of the M5 competition data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.02941v1
• Date: Thu, 4 Mar 2021 10:45:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-05 14:46:09.929280
• Title: Exploring the representativeness of the M5 competition data
• Title（参考訳）: M5競合データの代表性を探る
• Authors: Evangelos Theodorou, Shengjie Wang, Yanfei Kang, Evangelos Spiliotis, Spyros Makridakis, Vassilios Assimakopoulos
• Abstract要約: m5時系列の特徴を解析し、2つの小売業者、すなわちコポラシオン・モニタと、ギリシャの主要なスーパーマーケットチェーンと比較した。 以上の結果から,m5データの代表性を支持するデータセット間の差異は少ないことが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.369124925558076
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The main objective of the M5 competition, which focused on forecasting the hierarchical unit sales of Walmart, was to evaluate the accuracy and uncertainty of forecasting methods in the field in order to identify best practices and highlight their practical implications. However, whether the findings of the M5 competition can be generalized and exploited by retail firms to better support their decisions and operation depends on the extent to which the M5 data is representative of the reality, i.e., sufficiently represent the unit sales data of retailers that operate in different regions, sell different types of products, and consider different marketing strategies. To answer this question, we analyze the characteristics of the M5 time series and compare them with those of two grocery retailers, namely Corporaci\'on Favorita and a major Greek supermarket chain, using feature spaces. Our results suggest that there are only small discrepancies between the examined data sets, supporting the representativeness of the M5 data.
• Abstract（参考訳）: m5コンペティションの主な目的は、walmartの階層的なユニットセールスの予測に焦点をあて、現場における予測方法の正確性と不確実性を評価し、ベストプラクティスを特定し、その実践的意義を強調することであった。 しかし、m5コンペティションの成果が小売業者の意思決定と運用をより良く支援するために一般化され、活用されるかどうかは、m5データが現実を表わす程度、すなわち、異なる地域で活動する小売業者の単位販売データを十分に表現し、異なる種類の製品を販売し、異なるマーケティング戦略を検討するかによって異なる。 この問いに答えるために、我々はM5時系列の特徴を分析し、特徴空間を用いて2つの食料品店、すなわちCooraci\'on Favoritaと主要なギリシャのスーパーマーケットチェーンの特性を比較した。 以上の結果から,m5データの代表性を支持するデータセット間の差異は少ないことが示唆された。

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