Надежный и масштабируемый прогноз закупок в логистике
Боковая панель статьи
Основное содержимое статьи
Аннотация
Cтатья призвана показать, что алгоритмы машинного обучения могут применяться в различных коммерческих компаниях для улучшения разработки интеллектуальных систем. Основная задача – разработка надежной модели прогноза и ее запуске на масштабируемой платформе данных. Помимо алгоритмов и программного обеспечения, будут рассмотрены проблемы изменения процессов и предложены возможные решения.
Скачивания
Информация о статье
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.
Библиографические ссылки
Wisner J. D., Tan K. C,Leong G. K. Principles of supply chain management: a balanced approach. Mason: Thomson South-Western, 2011.
Kenneth G. An ARIMA Supply Chain Model. Management Science. 2005. Vol.51, No 2. Pp. 305-310. https://pubsonline.informs.org/doi/pdf/10.1287/mnsc.1040.0308.
Forecasting of demand using ARIMA model. InternationalJournal of Engineering Business Manage-ment.Vol.10. Pp.1–9.https://journals.sagepub.com/doi/10.1177/1847979018808673.
Box George E. P, Jenkins G. Time series analysis, forecasting and control. San Francisco: Holden-Day, 1970.5.Hanke J. E.,Reitsch A. G. Business forecasting.5th ed. Englewood Cliffs. 1995.6.Taylor S. J., Letham B. Forecasting at scale. 2017. PeerJ Preprints5:e3190v2. https://doi.org/10.7287/peerj.preprints.3190v2.
Hastie T., Tibshirani R. Generalized additive models: some applications.Journal of the American Statis-tical Association.1987. Vol. 82, No 398. Pp. 371–386.
Gardner E. S. Exponentialsmoothing: the state of the art.Journal of Forecasting. 1985. Vol. 4, Pp. 1–28.
Armbrust M., et al. Delta lake: high-performance ACID table storage over cloud object stores. Proceed-ings of the VLDB Endowment Vol. 13, No 12. 2020. Pp. 3411-3424.DOI:10.14778/3415478.3415560
Priebe T., Neumaier S., Markus S. Finding Your Way Through the Jungle of Big Data Architectures. 2021 IEEE International Conference on Big Data (Big Data). IEEE, 2021. DOI: 10.1109/BigData52589.2021.9671862.
Khan Mohammad Arafat Ali, et al. Nowcasting the Financial Time Series with Streaming Data Analyt-ics under Apache Spark.2022.arXiv preprint arXiv:2202.11820.
Jit Kee Chin, Mikael Hagstroem, Ari Libarikian, and Khaled Rifai. Advanced analytics: Nine insights from the C-suite. McKinsey & Company. 2018. https://www.mckinsey.com/business-functions/mckinsey-analytics/our-insights/ advanced-analytics-nine-insights-from-the-c-suite.