Разработка информационно-аналитической модели прогнозирования спроса на продукцию компании ООО "X5 Retail Group" на основе программы сэмплинга

Дипломная работа по направлению 09.03.03 «Прикладная информатика»: "Разработка информационно-аналитической модели прогнозирования спроса на продукцию компании ООО "X5 Retail Group" на основе программы сэмплинга с использованием платформы Python"

В условиях высокой конкуренции в розничной торговле и необходимости оптимизации запасов точное прогнозирование спроса становится критически важным фактором успеха для крупных торговых сетей. Для таких компаний, как ООО "X5 Retail Group", с тысячами торговых точек по всей России, традиционные методы прогнозирования часто оказываются недостаточно точными для эффективного управления запасами и планирования закупок.

Актуальность темы

ООО "X5 Retail Group", как один из крупнейших ритейлеров России, ежедневно сталкивается с необходимостью прогнозирования спроса на десятки тысяч наименований товаров в различных регионах. Использование упрощенных методов прогнозирования, таких как средние значения за предыдущие периоды, приводит к избыточным запасам или их дефициту, что увеличивает издержки компании и снижает удовлетворенность клиентов. В условиях высокой волатильности рынка и необходимости быстрого реагирования на изменения потребительских предпочтений внедрение современной информационно-аналитической модели прогнозирования спроса на основе программной сэмплинга позволит не только повысить точность прогнозов, но и оптимизировать цепочку поставок, что напрямую влияет на повышение эффективности предприятия и снижение издержек.

Цель исследования

Разработка и внедрение информационно-аналитической модели прогнозирования спроса на продукцию ООО "X5 Retail Group" на основе программы сэмплинга с использованием платформы Python, обеспечивающей высокую точность прогнозов за счет анализа исторических данных, сезонных колебаний и внешних факторов.

• Хотите заказать дипломную работу по направлению «Прикладная информатика в экономике» на тему "Разработка информационно-аналитической модели прогнозирования спроса на продукцию компании ООО "X5 Retail Group" на основе программы сэмплинга с использованием платформы Python"? Это можно сделать на этой странице.

Задачи исследования

• Провести анализ текущих методов прогнозирования спроса в ООО "X5 Retail Group" и выявить основные проблемы
• Разработать математическую модель прогнозирования спроса с учетом специфики розничной торговли и особенностей ассортимента компании
• Создать программную реализацию модели на платформе Python с использованием методов сэмплинга и машинного обучения
• Оценить точность прогнозов, полученных с помощью разработанной модели, и ее влияние на эффективность управления запасами

Объект и предмет исследования

Объектом исследования являются процессы прогнозирования спроса и управления запасами в ООО "X5 Retail Group". Предметом исследования выступает разработка информационно-аналитической модели прогнозирования спроса на основе программы сэмплинга с использованием платформы Python, обеспечивающей повышение точности прогнозов в крупной розничной сети.

Примерное содержание работы

Первая глава будет посвящена теоретическим основам прогнозирования спроса в розничной торговле. В ней мы рассмотрим существующие методы прогнозирования, их преимущества и недостатки, а также особенности прогнозирования спроса на различные категории товаров. Особое внимание будет уделено анализу факторов, влияющих на спрос в розничной торговле, и требованиям к точности прогнозов для эффективного управления запасами.

Во второй главе мы перейдем к проектированию информационно-аналитической модели. Здесь будет представлено детальное описание математической модели прогнозирования, алгоритмов сэмплинга и машинного обучения, используемых для повышения точности прогнозов. Мы разработаем структуру модели, учитывающую сезонные колебания, промоакции, изменения потребительских предпочтений и другие факторы, влияющие на спрос, а также механизмы интеграции с существующими системами управления запасами компании.

Третья глава будет посвящена практической реализации и тестированию модели. В ней мы опишем процесс разработки программной реализации на платформе Python, результаты тестирования на исторических данных ООО "X5 Retail Group", оценку точности прогнозов и рекомендации по внедрению модели в производственную среду. Особое внимание будет уделено сравнению точности прогнозов, полученных с помощью разработанной модели, с традиционными методами, используемыми в компании.

Ожидаемые результаты и их практическая польза

В результате выполнения дипломной работы по прикладной информатике будет разработана информационно-аналитическая модель прогнозирования спроса на продукцию ООО "X5 Retail Group" на основе программы сэмплинга с использованием платформы Python. Модель позволит повысить точность прогнозов спроса на 25-30%, сократить избыточные запасы на 15-20% и минимизировать дефицит товаров, что напрямую влияет на снижение издержек и повышение удовлетворенности клиентов. Это решение будет способствовать повышению эффективности предприятия за счет оптимизации цепочки поставок и более точного планирования закупок, что особенно важно в условиях высокой конкуренции в розничной торговле. Разработанная модель может быть адаптирована для использования в других розничных сетях, что расширяет ее практическую ценность.