Сочинение на тему Методы и методы интеллектуального анализа данных

Инструменты, методика и методы интеллектуального анализа данных, использованные при разработке предлагаемого исследования в Прогнозировании продаж продуктов Starian Marketing и статистической обработке данных для завершения исследования.

Методы исследования

Существует много методов, которые можно использовать при прогнозировании. В этой главе исследователь позволяет найти подходящую модель для Starian Marketing Products для прогнозирования ожидаемой будущей продажи товаров. Согласно Haloub (2013), выбор подходящих методов прогнозирования зависит от ситуации прогнозирования, будь то долгосрочное или краткосрочное прогнозирование или прогноз для нового или существующего продукта. В этой статье были применены различные модели прогнозирования временных рядов для прогнозирования сезонных продаж продуктов питания. Он сравнивает точность прогноза вне выборки различных моделей, используя среднее абсолютное отклонение, среднюю абсолютную процентную ошибку и среднюю процентную ошибку.

Выбранный метод исследования был направлен на поиск ответственных ответов на вопросы исследования. В обзорной литературе и исследованиях были предложены идеи о том, как начать прогнозирование спроса на продукты Starian Marketing, а также о теоретических / концептуальных основах исследования. Просмотр связанных материалов помогает исследователю собирать ценные данные и идеи, которые могут помочь в исследовании. Исследователи использовали собранные данные, предоставленные компанией, для проведения исследования. Данные представляли собой общее количество продаж с 2012 по 2017 год.

Дизайн исследования

План исследования – это систематическое исследование информации с целью установления фактов и выводов, а также для обеспечения того, чтобы полученные доказательства позволяли эффективно и логично и недвусмысленно решать проблему исследования логически. Согласно Green and Tull (1978), исследование – это спецификация методов и процедур для получения необходимой информации. Это общая схема или структура проекта, которая определяет, какая информация должна быть получена из каких источников и какими процедурами.

Экспериментальные исследования. Дизайн, чтобы быть в состоянии предсказать явление. Это системный подход к исследованию, когда исследователь манипулирует одной переменной и контролирует / рандомизирует остальные переменные. Эксперимент построен, чтобы быть в состоянии объяснить некоторую причину. Экспериментальные исследования важны для общества, поскольку они помогают нам улучшать нашу повседневную жизнь. Исследователи пытаются определить, что может произойти в исследовании по прогнозированию продаж продукции Starian Marketing с использованием анализа временных рядов, чтобы получить результаты в модели ARIMA.

Исследователи использовали статистические инструменты для оценки критериев модели ARIMA. Статистическими инструментами являются Авторегрессия, Разница, Скользящее среднее и т. Д. Исследователи использовали статистическое программное обеспечение, такое как R и Excel, для очистки, обнаружения выбросов из данных и удаления неточных записей. Используя статистические инструменты, исследователи смогли проверить различные факторы разделения данных для оценки и прогнозирования продаж продуктов Starian Marketing.

Исторические данные

Исторические данные – это набор данных из прошлого события, который включает в себя большинство данных, созданных вручную или автоматически на предприятии. В бизнесе исторические данные важны для прогнозирования, поскольку они включают финансовые отчеты компании, счета клиентов и любую информацию, которая имеет относительную прогностическую ценность для будущего успеха компании.

Исследователи будут собирать данные с 2012 по 2017 год (6 лет), чтобы иметь точный источник данных. Данные включают название продукта, категорию, размер и объем продаж и т. Д., Которые будут очищены и использованы в статистическом программном обеспечении и инструментах. Респондентами исследования являются владелец и сотрудники Starian Marketing. Данные респондентов за 2012-2017 гг. Будут использоваться в качестве обучающих данных для выявления прогнозирующих отношений и тестовых данных для оценки силы и приемлемости модели. Исследователи позволят владельцу компании подтвердить данные и результаты, чтобы они знали, насколько они эффективны и не могут быть использованы в будущих целях.

Техника сбора данных