論文の概要: Optimizing Sales Forecasts through Automated Integration of Market Indicators

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.07564v1
• Date: Wed, 15 May 2024 08:11:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-01 07:50:27.620114
• Title: Optimizing Sales Forecasts through Automated Integration of Market Indicators
• Title（参考訳）: 市場指標の自動統合による売上予測の最適化
• Authors: Lina Döring, Felix Grumbach, Pascal Reusch,
• Abstract要約: 本研究では、顧客需要予測を改善するために市場指標を自動的に選択・統合するデータ駆動技術の可能性を検討する。 探索的手法を採用することで、国内GDP成長などのマクロ経済時系列をtextitNeural Prophet や textitSARIMAX 予測モデルに統合する。 外部情報を組み込むことで予測が大幅に向上できることが示せる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recognizing that traditional forecasting models often rely solely on historical demand, this work investigates the potential of data-driven techniques to automatically select and integrate market indicators for improving customer demand predictions. By adopting an exploratory methodology, we integrate macroeconomic time series, such as national GDP growth, from the \textit{Eurostat} database into \textit{Neural Prophet} and \textit{SARIMAX} forecasting models. Suitable time series are automatically identified through different state-of-the-art feature selection methods and applied to sales data from our industrial partner. It could be shown that forecasts can be significantly enhanced by incorporating external information. Notably, the potential of feature selection methods stands out, especially due to their capability for automation without expert knowledge and manual selection effort. In particular, the Forward Feature Selection technique consistently yielded superior forecasting accuracy for both SARIMAX and Neural Prophet across different company sales datasets. In the comparative analysis of the errors of the selected forecasting models, namely Neural Prophet and SARIMAX, it is observed that neither model demonstrates a significant superiority over the other.
• Abstract（参考訳）: 従来の予測モデルは、しばしば過去の需要にのみ依存していることを認識し、顧客需要予測を改善するために市場指標を自動的に選択・統合するデータ駆動技術の可能性を検討する。 探索的手法を採用することにより,全国GDP成長などのマクロ経済時系列を,<textit{Eurostat}データベースから<textit{Neural Prophet}および<textit{SARIMAX}予測モデルに統合する。 適切な時系列は、さまざまな最先端の特徴選択方法によって自動的に識別され、当社の産業パートナーの営業データに適用されます。 外部情報を組み込むことで予測が大幅に向上できることが示せる。 特に、専門家の知識や手作業による選択を使わずに自動化できることから、機能選択手法の可能性は際立っている。 特に、Forward Feature Selectionテクニックは、さまざまな企業のセールスデータセットに対して、SARIMAXとNeural Prophetの両方の予測精度を一貫して向上させた。 選択した予測モデル,すなわちNeural ProphetとSARIMAXの誤差の比較分析では,どちらのモデルも他方よりも有意な優位性を示した。

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