Abstract

Retail trade or retail is a sale of certain goods to the end consumer or intermediary for further sale, which is implemented through trade in specially equipped premises, through personal sales, etc. Also, retail trade is a commodity exchange process aimed at meeting the demand of customers. In addition, the retail sector currently occupies a leading position in terms of the intensity of development of the CIS countries economy. Excellent indicators have been achieved and many companies have reached a new level of trading. By about 2005, more than a dozen major retail chains had passed the billion-dollar milestone in terms of annual net revenue, and this is in dollars. The turnover of individual stores and retail facilities competed with some industrial enterprises with solid turnover and production bases. Thus, we can claim that the sphere of trade affects the growth and development of related industries. The product promotion chain involves the participation of customers and their demand, as well as other participants in the process. Moreover, the development of trade requires sellers to pay more and more attention to working with the product range and inventory balances. Working with inventory and product balances is a main issue for many retailers. And the many companies needed to make sure that there is a sufficient quantity of goods in the warehouse. Another point is that, exclude overstocking, because this is also one of the problems of retailers with a high degree of accuracy is required to make decisions. To sum up, making decisions in inventory management directly affects sales volumes, logistics costs, revenue, profit, and profitability. Inventory prediction is a necessary task to maintain an optimal level of inventory. I would like to note that the goal of the project / dissertation is to solve this problem using modern prediction methods based on machine learning technologies. The result is that in this way it is quite possible to analyze the dynamics of sales(consumer demand) thousands or even more products.

Highlights

  • Over the past few years, the topic of artificial intelligence (AI) has caused a lot of hype in the media

  • Deep learning, and AI have been mentioned in countless articles, many of which have nothing to do with technology descriptions

  • Predicts the future demand of a certain product. This is very convenient for many companies to make the decisions in inventory management that directly affects sales volumes, logistics costs, revenue, profit, and profitability

Read more

Summary

МАШИНАЛЫҚ ОҚЫТУ ӘДІСТЕРІН ҚОЛДАНА ОТЫРЫП ҚОЙМА ҚОРЛАРЫН БОЛЖАУ

Бөлшектік сауда – бұл белгілі бір тауарларды соңғы тұтынушыға немесе делдалға дейін және одан әрі сату, жеке сату және т.б. Ал бөлшек сауда дегеніміз – бұл сұранысты қанағаттандыруға бағытталған тауар айырбастау процесі. Өте жоғары көрсеткіштерге қол жеткізілді және көптеген компаниялар сауда-саттықтың жаңа деңгейіне шықты. Жеке дүкендер мен бөлшек сауда объектілерінің тауар айналымы және өндірістік базалары бар кейбір өнеркәсіптік кәсіпорындармен бәсекелесті. Сауданың дамуы сатушылардан тауар ассортиментімен және тауарлық-материалдық құндылықтармен жұмыс жасауға көбірек көңіл бөлуді талап етеді. Тауарлы-материалдық құндылықтармен істеу көптеген сатушылар үшін басты мәселе болып табылады. Қорытындылай келе, тауарлы-материалдық құндылықтарды басқаруда шешім қабылдау, сату көлеміне, логистикалық шығындарға, кіріске, пайдаға және рентабельділікке тікелей әсер етеді. Қойма қорларын болжау – бұл түгендеудің оңтайлы деңгейін ұстап тұру үшін қажетті міндет. Осылайша мыңдаған немесе одан да көп өнімді сату динамикасын (тұтынушылық сұранысты) әбден талдауға болады. Түйінді сөздер: бөлшек сауда, машиналық оқыту технологиясы, болжау әдістері, проблема, тауарлықматериалдық құндылықтар, бөлшек сауда орындары, қойма, баланс, артық қор, экономика, сауда, сатып алушылардың сұранысы

ПРОГНОЗИРОВАНИЕ СКЛАДСКИХ ЗАПАСОВ МЕТОДАМИ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ
Introduction
Conclusion
Necessary libraries for Python to create a program
Full Text
Paper version not known

Talk to us

Join us for a 30 min session where you can share your feedback and ask us any queries you have

Schedule a call

Disclaimer: All third-party content on this website/platform is and will remain the property of their respective owners and is provided on "as is" basis without any warranties, express or implied. Use of third-party content does not indicate any affiliation, sponsorship with or endorsement by them. Any references to third-party content is to identify the corresponding services and shall be considered fair use under The CopyrightLaw.