論文の概要: Comparison Analysis of Facebook's Prophet, Amazon's DeepAR+ and CNN-QR
Algorithms for Successful Real-World Sales Forecasting
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.00694v1
- Date: Mon, 3 May 2021 09:01:24 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-05-04 20:57:38.952390
- Title: Comparison Analysis of Facebook's Prophet, Amazon's DeepAR+ and CNN-QR
Algorithms for Successful Real-World Sales Forecasting
- Title（参考訳）: facebookの預言者、amazonのdeepar+、cnn-qrアルゴリズムの比較分析による実世界の売上予測
- Authors: Emir Zunic, Kemal Korjenic, Sead Delalic, Zlatko Subara
- Abstract要約: 本稿では,上記のアルゴリズムを流通企業における販売予測に適用し,比較する。
その結果、Prophetは、長い歴史と頻繁に販売されるアイテムに対してより良い結果を与える一方で、Amazonのアルゴリズムは、長い歴史のないアイテムとめったに販売されないアイテムに対して優位性を示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: By successfully solving the problem of forecasting, the processes in the work
of various companies are optimized and savings are achieved. In this process,
the analysis of time series data is of particular importance. Since the
creation of Facebook's Prophet, and Amazon's DeepAR+ and CNN-QR forecasting
models, algorithms have attracted a great deal of attention. The paper presents
the application and comparison of the above algorithms for sales forecasting in
distribution companies. A detailed comparison of the performance of algorithms
over real data with different lengths of sales history was made. The results
show that Prophet gives better results for items with a longer history and
frequent sales, while Amazon's algorithms show superiority for items without a
long history and items that are rarely sold.
- Abstract（参考訳）: 予測の問題をうまく解決することで、様々な企業の作業のプロセスが最適化され、貯蓄が達成される。
このプロセスでは、時系列データの分析が特に重要である。
facebookの預言者やamazonのdeepar+、cnn-qr予測モデルの作成以来、アルゴリズムは多くの注目を集めてきた。
本稿では,上記のアルゴリズムを流通企業における販売予測に適用し,比較する。
販売履歴の異なる実データに対するアルゴリズムの性能の詳細な比較を行った。
その結果、Prophetは、長い歴史と頻繁に販売されるアイテムに対してより良い結果を与える一方で、Amazonのアルゴリズムは、長い歴史とめったに販売されないアイテムに対して優位性を示す。
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