Простий
пошук
Розширений
пошук
Покажчики
Професійний
пошук
Рубрикатор
НБУВ
Розподілений
пошук

Бази даних

Наукова періодика України - результати пошуку

Книжкові видання та компакт-диски
Журнали та продовжувані видання
Автореферати дисертацій
Реферативна база даних
Наукова періодика України
Тематичний навігатор
Авторитетний файл імен осіб
Mozilla Firefox Для швидкої роботи та реалізації всіх функціональних можливостей пошукової системи використовуйте браузер
"Mozilla Firefox"
Вид пошуку
Повнотекстовий пошук
 Знайдено в інших БД:Реферативна база даних (1)
Список видань за алфавітом назв:
A  B  C  D  E  F  G  H  I  J  L  M  N  O  P  R  S  T  U  V  W  
А  Б  В  Г  Ґ  Д  Е  Є  Ж  З  И  І  К  Л  М  Н  О  П  Р  С  Т  У  Ф  Х  Ц  Ч  Ш  Щ  Э  Ю  Я  

Авторський покажчик    Покажчик назв публікацій


Пошуковий запит: (<.>AT=Lytvynenko Sales Forecasting using Data$<.>)
Загальна кількість знайдених документів : 1
1.

Lytvynenko T. I. 
Sales Forecasting using Data Mining Methods [Електронний ресурс] / T. I. Lytvynenko, T. V. Panchenko, V. D. Redko // Вісник Київського національного університету імені Тараса Шевченка. Серія : Фізико-математичні науки. - 2015. - Вип. 4. - С. 148-155. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/VKNU_fiz_mat_2015_4_26
Розглянуто задачу прогнозування продажів продукції за відомою історією продажів і без урахування додаткових факторів. Ця задача часто зустрічається на практиці, коли немає можливості використати факторний аналіз, і необхідно покладатись лише на історичні дані. Подано порівняльний аналіз трьох основних алгоритмів для задачі прогнозування. Дослідження включає традиційні статистичні методи та перспективні структурні алгоритми прогнозування, а саме: ARIMA (на базі рішення Microsoft SQL Server алгоритму часових рядів), еволюційного (або генетичного) алгоритму та побудови дерев рішень. Увагу в прогнозуванні зазвичай приділяється деталям реалізації. У даній роботі сконцентровано увагу на порівняльному аналізі переваг та недоліків кожного із зазначених алгоритмів. Одержано апріорне порівняння слід співставити з результатами застосування цих методів до реальних даних, аби перевірити кореляцію апостеріорних результатів, що буде зроблено у наступних роботах.
Попередній перегляд:   Завантажити - 667.962 Kb    Зміст випуску    Реферативна БД     Цитування
 
Відділ наукової організації електронних інформаційних ресурсів
Пам`ятка користувача

Всі права захищені © Національна бібліотека України імені В. І. Вернадського