머신러닝 회귀 모델 알고리즘을 적용한 기업의 판매량 예측 연구 및 분석
- Abstract
- Businesses are a profit-seeking group that puts a lot of effort into maximizing profits. The basic way to maximize profits is to minimize production costs and maximize margins. However, malicious inventory that occurs in the process of leaving margins eats up the margins that are difficult to leave. Companies are making efforts to minimize inventory by selling at a lower price or by deriving expected sales to deal with inventory. In order to predict sales volume, companies are using previously accumulated data. Therefore, in this paper, we apply machine learning algorithms to predict future sales and inventory based on previous sales performance, and compare the performance of each algorithm.
- Author(s)
- 정세훈
- Issued Date
- 2021
- Awarded Date
- 2021. 2
- Type
- Dissertation
- Publisher
- 부경대학교
- URI
- https://repository.pknu.ac.kr:8443/handle/2021.oak/2280
http://pknu.dcollection.net/common/orgView/200000370041
- Affiliation
- 부경대학교 대학원
- Department
- 대학원 정보시스템학과
- Advisor
- 김창수
- Table Of Contents
- I. 서론 1
1. 연구 배경 및 필요성 1
2. 연구 목표 4
II. 관련연구 5
1. 머신 러닝(Machine Learning) 5
가. 머신 러닝의 정의 5
나. 머신 러닝의 역사 5
다. 각 알고리즘의 장단점 6
라. 알고리즘 동작 원리 8
2. 머신 러닝의 현 주소 12
가. 네트워크 분야 12
나. 보안 기술 분야 12
III. 머신러닝을 적용한 수요 및 판매량 예측 14
1. 실험 방식 14
가. 실험 환경 14
나. 변량 요소 15
2. 실험 결과 16
가. 변량 요소(샘플의 개수) 16
나. 변량 요소(주 단위) 19
다. SVM과 랜덤포레스트의 결합 21
IV. 실험 결과 분석 24
1. 샘플의 개수 변화에 따른 결과 24
2. 주 단위 변화에 따른 결과 24
3. SVM과 랜덤포레스트의 결합 25
V. 결론 27
참 고 문 헌 28
- Degree
- Master
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- 대학원 > 정보시스템학과
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