DOI: https://doi.org/10.32996/jcsts.2024.6.1.4
تاريخ النشر: 2024-01-02
المؤلف: MD Tanvir Islam وآخرون
الموضوع الرئيسي: تقنيات التنبؤ وتطبيقاتها
نظرة عامة
تقدم هذه الورقة البحثية تقييمًا شاملاً لمجموعة متنوعة من تقنيات التعلم الآلي لتحليل بيانات المبيعات في الوقت الحقيقي، بما في ذلك تعزيز التدرج، AdaBoost، الغابة العشوائية (RF)، XGBoost، الشبكات العصبية الاصطناعية (ANN)، ونموذج هجين جديد يسمى RF-XGBoost-LR. تستخدم الدراسة مقاييس الأداء الرئيسية مثل متوسط الخطأ المطلق (MAE)، ومتوسط الخطأ التربيعي (MSE)، ودرجة R² لتقييم فعالية هذه النماذج. يظهر النموذج الهجين، الذي يدمج نقاط القوة في RF وXGBoost مع معالجة قيودها، دقة وقوة فائقة، مما يجعله مناسبًا بشكل خاص للتطبيقات في إدارة سلسلة التوريد وتوقع الطلب.
تم تدريب النموذج المقترح RF-XGBoost-LR على بيانات مبيعات متنوعة لشركة تجزئة، محققًا درجة R² تبلغ 96.51%، مما يشير إلى قدرته على تفسير جزء كبير من التباين في البيانات. من خلال تطبيع مجموعة البيانات ودمج التوقعات من RF وXGBoost، يعزز النموذج الهجين دقة التنبؤ ويقلل من القابلية للتكيف الزائد. تشير النتائج إلى أن هذا النموذج يتفوق على الطرق التقليدية، مع MAE = 0.0025 وMSE = 4.8932e-05. تمتد آثار هذا البحث إلى تحسين اتخاذ القرار في استراتيجيات التسويق، وإدارة المخزون، ورضا العملاء، مما يبرز أهمية التخصيص المحدد للصناعة من أجل التنفيذ الفعال. قد تركز الأبحاث المستقبلية على دمج الخصائص الفريدة للمنتجات من قطاعات مختلفة لتحسين أداء النموذج بشكل أكبر.
مقدمة
تسلط مقدمة هذه الدراسة الضوء على الدور المهم لتجار التجزئة الرئيسيين في التجارة العالمية، مع التركيز على كيان مؤسسي بارز معروف بحضوره الواسع في السوق وتنوع عروض المنتجات. في صميم استراتيجيتها التشغيلية هو نهج تسعير فريد يهدف إلى خفض أسعار البقالة في أسواقها. تستخدم الدراسة مجموعة بيانات شاملة من هذا التاجر لتطوير وتقييم نموذج هجين مبتكر لتحليل بيانات المبيعات في الوقت الحقيقي، مما يعزز دقة التنبؤ. من خلال دراسة التفاعل بين استراتيجيات السوق، وتنوع المنتجات، والموقع التنافسي للتاجر، تهدف الدراسة إلى تقديم رؤى حول تحسين منهجيات التنبؤ استجابةً لتفضيلات المستهلك المتطورة وديناميكيات السوق.
تؤكد الدراسة على زيادة اعتماد تقنيات التعلم الآلي (ML) لتوقع الطلب، والتي تتفوق على النماذج التقليدية مثل ARIMA وARIMAX. تقارن بين نماذج ML المختلفة، بما في ذلك الغابة العشوائية (RF)، والشبكات العصبية الاصطناعية (ANN)، وتعزيز التدرج (GB)، مقابل نموذج هجين مقترح يدمج RF وXGBoost والانحدار الخطي (LR). يتم استخدام مقاييس الأداء مثل متوسط الخطأ التربيعي (MSE)، ودرجة R²، ومتوسط الخطأ المطلق (MAE) لتقييم فعالية هذه النماذج. من خلال تحليل بيانات المبيعات التاريخية من تاجر تجزئة متعدد الجنسيات مقره الولايات المتحدة، تهدف الأبحاث إلى اكتشاف كيف تساهم استراتيجيات التسعير وتنوع المنتجات للتاجر في نجاحه، مما يوفر في النهاية رؤى قيمة لصنع القرار الاستراتيجي في المشهد التنافسي للتجزئة العالمية.
طرق
تقيم الدراسة كفاءة مجموعة متنوعة من تقنيات التعلم الآلي، بما في ذلك XGBoost، والغابة العشوائية (RF)، والشبكة العصبية الاصطناعية (ANN)، وتعزيز التدرج، وAdaBoost، جنبًا إلى جنب مع إطار عمل هجين جديد (RF-XGBoost-LR). تم استخدام مقاييس الأداء مثل متوسط الخطأ المطلق (MAE)، ومتوسط الخطأ التربيعي (MSE)، ومعامل التحديد ($R^2$) لتقييم فعالية النموذج. تبرز الأبحاث هيكل أشجار القرار، التي تتكون من الجذر والعقد الداخلية وعقد الأوراق، وتناقش تنفيذ هذه الخوارزميات باستخدام بايثون، مع دعم إدارة البيانات بواسطة Pandas وNumPy.
يتم مقارنة النموذج الهجين المقترح، RF-XGBoost-LR، مع النماذج الفردية، مع التأكيد على الفروق بين منهجيات التجميع والتعزيز. يقلل التجميع من تباين التنبؤ من خلال أخذ عينات عشوائية لإنشاء مجموعات تدريب متعددة، بينما يقوم التعزيز بضبط أوزان الملاحظات بناءً على دقة التصنيف السابقة، مع التركيز على العينات المصنفة بشكل خاطئ. تستخدم الغابة العشوائية التجميع لبناء أشجار الانحدار من عينات bootstrap، مما يعزز قوة النموذج من خلال مجموعات بيانات متنوعة. يحسن XGBoost، وهو تقنية متقدمة لتعزيز التدرج، الأداء وكفاءة الموارد من خلال استخدام نموذج شجرة متوازي ودمج ميزات مثل توسيع تايلور من الدرجة الثانية وخوارزميات التطبيع، مما يسهل التعلم السريع للنموذج وقابلية التوسع عبر تطبيقات متنوعة.
مناقشة
تناقش الورقة البحثية تطوير وتقييم نموذج هجين جديد للتعلم الآلي، RF-XGBoost-LR، مصمم لتعزيز دقة توقع الطلب لشركة تجزئة عالمية. تبرز الدراسة أهمية استراتيجيات التسعير الفعالة، خاصة في سياق جائحة COVID-19 وارتفاع التسوق عبر الإنترنت. من خلال دمج الغابة العشوائية (RF) وXGBoost مع الانحدار اللوجستي (LR)، يهدف النموذج الهجين إلى معالجة قيود النماذج الفردية، مثل التكيف الزائد وأخطاء التدريب. تشمل المنهجية معالجة البيانات بشكل شامل وتطبيعها، تليها تدريب النموذج وتقييمه باستخدام مقاييس مثل متوسط الخطأ المطلق (MAE)، ومتوسط الخطأ التربيعي (MSE)، وR-squared (R²). تشير النتائج إلى أن النموذج الهجين يتفوق بشكل كبير على النماذج المستقلة، محققًا درجة R² تبلغ 0.9651، مما يوضح إمكانيته في تحسين دقة التنبؤ في مجال التجزئة وإدارة سلسلة التوريد.
تؤكد النتائج على أهمية الاستفادة من تقنيات التعلم الآلي المتقدمة لتحسين استراتيجيات التسعير والمخزون، مما يعود بالفائدة في النهاية على صانعي القرار في مختلف الصناعات. تؤكد الدراسة على ضرورة التخصيص المحدد للمجال لتعزيز أداء النموذج بشكل أكبر، مشيرة إلى أن الأبحاث المستقبلية يمكن أن تستكشف دمج الخصائص الفريدة للمنتجات من قطاعات مختلفة. بشكل عام، يمثل نموذج RF-XGBoost-LR تقدمًا واعدًا في توقع الطلب، مع آثار لتحسين ديناميكيات سلسلة التوريد وتعزيز رضا العملاء من خلال تحسين استراتيجيات التسويق وإدارة المخزون.
DOI: https://doi.org/10.32996/jcsts.2024.6.1.4
Publication Date: 2024-01-02
Author(s): MD Tanvir Islam et al.
Primary Topic: Forecasting Techniques and Applications
Overview
This research paper presents a comprehensive evaluation of various machine learning techniques for real-time sales data analysis, including gradient boosting, AdaBoost, Random Forest (RF), XGBoost, Artificial Neural Networks (ANN), and a novel hybrid model termed RF-XGBoost-LR. The study employs key performance metrics such as Mean Absolute Error (MAE), Mean Squared Error (MSE), and R² score to assess the efficacy of these models. The hybrid model, which integrates the strengths of RF and XGBoost while addressing their limitations, demonstrates superior accuracy and robustness, making it particularly suitable for applications in supply chain management and demand forecasting.
The proposed RF-XGBoost-LR model is trained on a retail company’s diverse sales data, achieving an R² score of 96.51%, indicating its capacity to explain a significant portion of the variance in the data. By normalizing the dataset and combining predictions from RF and XGBoost, the hybrid model enhances predictive accuracy and reduces susceptibility to overfitting. The findings suggest that this model outperforms traditional methods, with MAE = 0.0025 and MSE = 4.8932e-05. The implications of this research extend to improved decision-making in marketing strategies, inventory management, and customer satisfaction, emphasizing the importance of industry-specific customization for effective implementation. Future research may focus on incorporating unique product characteristics from various sectors to further refine the model’s performance.
Introduction
The introduction of this study highlights the significant role of major retailers in global commerce, focusing on a prominent corporate entity known for its extensive market presence and diverse product offerings. Central to its operational strategy is a unique pricing approach that aims to lower grocery prices in its markets. The research utilizes a comprehensive dataset from this retailer to develop and evaluate an innovative hybrid model for real-time sales data analysis, enhancing forecasting accuracy. By examining the interplay between market strategies, product diversification, and the retailer’s competitive position, the study aims to provide insights into optimizing forecasting methodologies in response to evolving consumer preferences and market dynamics.
The study emphasizes the increasing adoption of machine learning (ML) techniques for demand forecasting, which outperform traditional models like ARIMA and ARIMAX. It compares various ML models, including random forest (RF), artificial neural networks (ANN), and gradient boosting (GB), against a proposed hybrid model that integrates RF, XGBoost, and linear regression (LR). Performance metrics such as mean squared error (MSE), R² score, and mean absolute error (MAE) are employed to evaluate the effectiveness of these models. By analyzing historical sales data from a US-based multinational retailer, the research aims to uncover how the retailer’s pricing strategies and product diversity contribute to its success, ultimately providing valuable insights for strategic decision-making in the competitive landscape of global retail.
Methods
The study evaluates the efficiency of various machine learning techniques, including XGBoost, Random Forest (RF), Artificial Neural Network (ANN), gradient boosting, and AdaBoost, alongside a novel hybrid framework (RF-XGBoost-LR). Performance metrics such as mean absolute error (MAE), mean squared error (MSE), and the coefficient of determination ($R^2$) were employed to assess model effectiveness. The research highlights the structure of decision trees, comprising root, internal, and leaf nodes, and discusses the implementation of these algorithms using Python, with data management supported by Pandas and NumPy.
The proposed hybrid model, RF-XGBoost-LR, is compared against individual models, emphasizing the differences between bagging and boosting methodologies. Bagging reduces prediction variance through random sampling to create multiple training subsets, while boosting adjusts observation weights based on prior classification accuracy, focusing on misclassified samples. Random Forest utilizes bagging to construct regression trees from bootstrap samples, enhancing model robustness through diverse data subsets. XGBoost, an advanced gradient boosting technique, improves performance and resource efficiency by employing a parallel tree model and integrating features such as second-order Taylor expansion and normalization algorithms, thus facilitating rapid model learning and scalability across various applications.
Discussion
The research paper discusses the development and evaluation of a novel hybrid machine learning model, RF-XGBoost-LR, designed to enhance demand forecasting accuracy for a global retail corporation. The study highlights the significance of effective pricing strategies, particularly in the context of the COVID-19 pandemic and the rise of online shopping. By integrating Random Forest (RF) and XGBoost with Logistic Regression (LR), the hybrid model aims to address the limitations of individual models, such as overfitting and training errors. The methodology includes extensive data preprocessing and normalization, followed by model training and evaluation using metrics like Mean Absolute Error (MAE), Mean Squared Error (MSE), and R-squared (R²). The results indicate that the hybrid model significantly outperforms standalone models, achieving an R² score of 0.9651, thereby demonstrating its potential for improving forecasting accuracy in retail and supply chain management.
The findings underscore the importance of leveraging advanced machine learning techniques to optimize pricing and inventory strategies, ultimately benefiting decision-makers in various industries. The study emphasizes the necessity for domain-specific customization to enhance model performance further, suggesting that future research could explore the integration of unique product characteristics from different sectors. Overall, the RF-XGBoost-LR model represents a promising advancement in demand forecasting, with implications for improving supply chain dynamics and enhancing customer satisfaction through better marketing and inventory management strategies.