Прогнозирование продаж электронной коммерции с использованием науки о данных

Ключевые выводы из этой статьи

✅ Важность точного прогнозирования продаж: имеет решающее значение для оптимизации запасов, операций и принятия стратегических решений.

✅ Методы обработки данных для прогнозирования продаж: Использование прогнозирования временных рядов, регрессионного анализа и машинного обучения для повышения точности.

✅ Большие данные и качество данных в прогнозировании продаж: Использование качественных данных для повышения эффективности моделей и прогнозирования спроса.

Введение

Задумывались ли вы когда-нибудь о огромной силе прогнозирования продаж вашего бизнеса в сфере электронной коммерции с научной точностью? Действительно эффективный прогнозирование продаж электронной коммерции может повернуть колесо успеха, согласовав уровень своих запасов с будущим спросом — искусство, которым можно овладеть посредством наука о данных.

Заинтригованы потенциалом, который у вас в руках? Позвольте нам провести вас через область, где цифры соответствуют стратегии, образуя основу мастерства электронной коммерции. Это всеобъемлющее руководство по прогнозирование продаж электронной коммерции с использованием науки о данных раскроет преобразующие подходы, которые современный бизнес использует для увеличения доходов, оптимизации рентабельности инвестиций в рекламу и максимизации рентабельности инвестиций. Оставайтесь с нами, и мы представим не только идеи, но и действенные стратегии, которые помогут вашему бизнесу двигаться в будущее изобилия, основанного на данных.

В этом руководстве вас ждет сокровищница инновационных взглядов и последних тенденций. От тонкостей анализа временных рядов до смелых новых горизонтов, открываемых искусственным интеллектом и машинным обучением, мы находимся на пороге революции в электронной коммерции. Полезная информация, которую вы соберете здесь, может переопределить ваш подход к прогнозам рынка и изменить способ просмотра ваших данных.

Приготовьтесь к путешествию, которое обещает расширить ваш кругозор и предоставить вам революционную информацию, необходимую для того, чтобы проложить курс к совершенству в электронной коммерции. Пусть путешествие начнется!

Основная статистика

Статистика	Понимание
Глобальные продажи электронной коммерции: По прогнозам, к 2023 году этот показатель достигнет $6,54 трлн (Statista).	Восходящая траектория не демонстрирует никаких признаков замедления, что подчеркивает взрывной рост в пространстве цифрового рынка которые должны использовать опытные ритейлеры электронной коммерции.
Влияние COVID-19: Продажи электронной коммерции выросли на 32,4% в 2020 году, что заметно больше, чем в 2019 году, когда рост составил 14,9% (Цифровая коммерция 360).	Этот всплеск демонстрирует гибкость электронной коммерции в быстро меняющихся обстоятельствах, доказывая, что адаптивность и прогнозирование на основе данных имеют важное значение.
ИИ в прогнозировании продаж: Прогнозы, основанные на искусственном интеллекте, предсказывают потенциальное улучшение 20-40% по сравнению с традиционными методами (McKinsey & Company).	Компании, инвестирующие в ИИ намерены получить значительное преимущество в точности прогнозирования, что приведет к более точному управлению запасами и повышению удовлетворенности клиентов.
Прогнозная аналитика: Прогнозируемый рост рынка прогнозной аналитики составит 22,3% CAGR в период с 2020 по 2027 год (Grand View Research).	Предприятия электронной коммерции, использующие прогнозную аналитику, могут оставаться впереди, предвидя рыночные тенденции и поведение потребителей с поразительной точностью.
Машинное обучение в электронной коммерции: Прогнозируется, что в период с 2020 по 2029 год приложения машинного обучения в секторе электронной коммерции будут расти в среднем на 28,2% в год (Fortune Business Insights).	Эта статистика является наглядным призывом интегрировать машинное обучение для улучшения качества обслуживания клиентов, проведения целевых маркетинговых кампаний и оптимизации операций.

Определение прогнозирования продаж в электронной коммерции

Прогнозирование продаж в электронной коммерции Это практика прогнозирования будущих продаж путем анализа исторических данных о продажах и выявления закономерностей и тенденций. Этот прогнозный анализ имеет решающее значение для принятия обоснованных решений о хранении запасов, управлении цепочками поставок и настройке маркетинговые стратегии.

Важность точного прогнозирования продаж в индустрии электронной коммерции

В оживленном сектор электронной коммерции, точный прогноз продаж представляет собой краеугольный камень устойчивого развития и роста. Точность прогнозирования позволяет предприятиям оптимизировать свою деятельность, сократить расходы на хранение и адаптировать качество обслуживания клиентов, что в конечном итоге увеличивает прибыль и обеспечивает удовлетворенность клиентов.

Обзор методов обработки данных для прогнозирования продаж

Методы науки о данных предлагают спектр сложных инструментов статистики и машинного обучения для повышения качества прогнозов продаж. Используя большие наборы данных, эти методы могут выявить тонкие закономерности, которые могут быть упущены простыми методами прогнозирования, что приведет к более точным и действенным прогнозам.

Определение соответствующих источников данных

Для надежного прогноза решающее значение имеет выявление разнообразных и актуальных источников данных. История продаж, тенденции поиска, и поведение клиента аналитика служит основополагающим элементом. Более того, внешние факторы, такие как динамика рынка и социально-экономические показатели, могут предоставить дополнительную перспективу, создавая многомерный набор данных.

Очистка и преобразование данных

Данные необходимо очистить и преобразовать, чтобы их можно было эффективно использовать в прогнозных моделях. Это включает в себя устранение несоответствий, нормализацию масштабов данных и разработку функций, которые действительно отражают динамику факторов продаж. Безупречный набор данных является синонимом правдивого прогноза.

Обработка отсутствующих данных, выбросов и сезонности

Неправильно обработанные отсутствующие данные или выбросы могут исказить прогнозы, а неучтенная сезонность может привести к неправильной интерпретации тенденций. Эффективная предварительная обработка должна учитывать эти проблемы, чтобы использовать истинный сигнал в данных, что приведет к реалистичному прогнозу, учитывающему циклические модели продаж.

Анализ временных рядов (ARIMA, ETS и SARIMA)

Анализ временных рядов, используя такие методы, как ARIMA, ETS и SARIMA, превосходно прогнозирует продажи на основе хронологических данных. Эти модели способны улавливать тенденции, сезонностьи даже автокорреляция данных о продажах, обеспечивающая надежную основу для прогнозирования, зависящего от времени.

Модели машинного обучения (линейная регрессия, деревья решений, нейронные сети)

Модели машинного обучения расширить возможности прогнозирования за счет включения многочисленных предикторов. Линейная регрессия превосходно подходит для понимания взаимосвязей между переменными, в то время как деревья решений а нейронные сети создают еще большую сложность, умея улавливать нелинейные закономерности в больших и многогранных наборах данных.

Ансамблевые методы (пакетирование, повышение, случайный лес)

Ансамблевые методы комбинируйте несколько моделей для достижения лучших прогнозных показателей. Такие методы, как упаковка, и случайные леса эффективно уменьшать дисперсию и предвзятость, обеспечивая более надежный прогноз, что имеет решающее значение для непредсказуемого рынка электронной коммерции.

Выбор наиболее подходящей модели для прогнозирования продаж в электронной коммерции

Выбор наиболее подходящей модели зависит от уникальных характеристик конкретного бизнеса электронной коммерции. Тщательная оценка компромисса между сложностью модели и ее интерпретируемостью гарантирует соответствие прогноза бизнес-стратегии и возможности исполнения.

Метрики оценки (MAE, MSE, RMSE, R^2 и т. д.)

Измерение точности модели предполагает использование различных метрики оценки такие как MAE, MSE, RMSE и R^2. Выбор показателя должен отражать толерантность бизнеса к ошибкам прогнозирования и конкретные финансовые последствия переоценки или недооценки будущих продаж.

Методы бэктестинга и перекрестной проверки

Надежная проверка моделей прогнозирования посредством бэктестинг и методы перекрестной проверки снижает риск реального сбоя. Тщательно тестируя модель на исторических данных, компании могут оценить эффективность модели в различных рыночных сценариях.

Оптимизация параметров модели и устранение переобучения

Оптимизация параметров модели обеспечивает среднее между недостаточной подгонкой и переоснащение. Внедрение методов регуляризации или упрощение модели может привести к созданию более надежной модели, которая хорошо обобщает невидимые данные и устойчива в динамичной среде электронной коммерции.

Включение прогнозов в управление запасами и логистику

Использование прогнозов в управление запасами а логистика сокращает дефицит и избыточные запасы, обеспечивая баланс, который способствует операционной эффективности и удовлетворенности клиентов.

Информирование о ценах и стратегиях продвижения

Ценообразование и стратегии продвижения, руководствуясь точными прогнозами продаж, может значительно повысить прибыльность. Модели динамического ценообразования могут адаптироваться к меняющимся прогнозам спроса, максимизируя возможности получения дохода, сохраняя при этом конкурентоспособность рынка.

Оптимизация маркетинговых усилий на основе прогнозов

Маркетинговые стратегии, основанные на прогнозах, оптимизируют распределение ресурсов по каналам и кампании скорее всего, принесет высокую прибыль. Такой целенаправленный подход может значительно улучшить привлечение и удержание клиентов.

Работа с быстро меняющимися рыночными условиями и новыми продуктами

The ландшафт электронной коммерции постоянно развивается: меняющиеся рыночные условия и появление новых продуктов являются нормой. Модели прогнозирования продаж должны быстро адаптироваться, чтобы включать новые потоки данных и развивающиеся модели.

Акцент на объяснимом ИИ для интерпретации идей

Подчеркивая важность объяснимый ИИ способствует доверию к процессу принятия решений. Прозрачные алгоритмы позволяют заинтересованным сторонам уверенно понимать и использовать идеи, полученные с помощью ИИ.

Интеграция неструктурированных источников данных (социальные сети, отзывы клиентов и т. д.)

Неструктурированные данные из социальных сетей и Отзывы клиентов имеет неиспользованный потенциал для улучшения прогнозов продаж. Эта качественная информация может расшифровать настроения клиентов и возникающие тенденции, обеспечивая более детальное представление о рынке.

Непрерывное обучение и адаптация моделей прогнозирования

Адаптивная, непрерывное обучение механизмы необходимы для того, чтобы модели прогнозирования оставались актуальными. Модель должна развиваться вместе с бизнесом, используя новейшие данные и извлекая уроки из обратной связи рынка.

Ключевые выводы Из этого исследования прогнозирования продаж электронной коммерции с помощью науки о данных подчеркивается решающая роль точных прогнозов для управления запасами, стратегии ценообразования и понимания рынка. Более того, постоянная приверженность использованию новейших методов обработки данных гарантирует, что предприятия электронной коммерции останутся на переднем крае, превращая аналитику в конкурентное преимущество.

С принятие решений на основе данных как путеводная звезда, субъекты электронной коммерции имеют хорошие возможности для того, чтобы ориентироваться в волнах рыночного спроса и потребительских предпочтений, одновременно прокладывая путь к инновациям и устойчивому росту. За предприимчивых людей, готовых использовать мощные инструменты науки о данных для прогнозирования: путь в аналитику не только познавательен, но и невероятно полезен.

Вдохновляющие цитаты

1. "Данные — это источник точных прогнозов. Без этого мы просто еще один человек со своим мнением». Нейт Сильвер

В динамичном мире электронной коммерции проницательность Нейта Сильвера действительно вдохновляет. Это напоминание о беспрецедентных преимуществах, которые дает наука о данных для прогнозирования продаж. Благодаря тщательному анализу мы преобразуем простые мнения в стратегическое прогнозирование, гарантируя, что ваши бизнес-решения будут обоснованными и надежными. Воспользуйтесь этим источником жизненной силы, осмельтесь делать точные прогнозы и будьте на много впереди в гонке электронной коммерции.

2. «Чтобы идти в ногу с изменениями в поведении потребителей, бизнес должен постоянно развиваться и использовать данные для прогнозирования будущего. Те, кто этого не сделает, погибнут». Марк Лор

Слова Марка Лора отражают пульс инноваций в электронной коммерции. Адаптивность – это не просто преимущество; это необходимость. Поскольку модели поведения на цифровом рынке меняются, как песок, ключевым моментом является закрепление вашего бизнеса с помощью прогнозирования, основанного на данных. Развивайтесь с намерением, предвидите с помощью данных. Это не просто рост, это выживание.

3. "Данные — это новая наука. Большие данные содержат ответы – нам просто нужны правильные вопросы». Патрик П. Гелсингер

В послании Патрика Гелсингера содержится призыв к сплочению любознательных и смелых в сфере электронной коммерции. Понимая, что данные содержат огромный резервуар для понимания, мы должны использовать свое любопытство, чтобы задавать пронзительные и актуальные вопросы. Ваш поиск ответов начинается здесь. Отправьтесь в путешествие по данным – спрашивайте, анализируйте, действуйте. Найдите ответы, которые с нетерпением ждали данные, и наблюдайте, как они формируют дорожную карту вашего успеха в электронной коммерции.

Рекомендация EcoRevenueMax

Рекомендация 1. Используйте машинное обучение для динамического прогнозирования: Потенциал точного прогнозирования продаж электронной коммерции можно существенно повысить за счет использования алгоритмов машинного обучения. Современные инструменты машинного обучения, способный анализировать большие наборы данных, может выявлять сложные закономерности и адаптироваться к новым тенденциям, которые традиционные статистические методы могут не заметить. Начните с интеграции моделей машинного обучения, таких как ARIMA (авторегрессивное интегрированное скользящее среднее) для прогнозирования временных рядов и сетей LSTM (длинной краткосрочной памяти) для отслеживания динамики продаж с течением времени. Согласно недавнему исследованию, модели машинного обучения могут превосходить классические модели прогнозирования, сокращая ошибки прогнозирования до 15%.

Рекомендация 2. Приоритизация жизненной ценности клиента (CLV) в моделях прогнозирования: Чтобы принимать эффективные решения, важно понимать не только то, когда и что клиенты могут купить, но и прогнозируемую ценность, которую они принесут с течением времени. К включение прогнозной аналитики Ориентируясь на CLV, ваши прогнозы продаж могут более точно соответствовать долгосрочным целям роста. Включение таких переменных, как частота покупок, средняя стоимость заказа и каналы привлечения клиентов, в расчеты CLV может обеспечить более точную картину будущих потоков доходов. Harvard Business Review предполагает, что компании, освоившие прогнозирование CLV, могут усовершенствовать свои стратегии привлечения клиентов и значительно повысить рентабельность инвестиций.

Рекомендация 3. Используйте предписывающую аналитику для анализа данных в реальном времени: Выйдите за рамки прогнозной аналитики, интегрировав предписывающую аналитику, которая использует данные в реальном времени не только для прогнозирования продаж, но и для рекомендации практических шагов. Такие инструменты, как Google Analytics, предоставляют информацию в режиме реального времени, которая в сочетании с передовыми аналитическими решениями может предложить немедленные действия для повышения эффективности продаж. Воспользуйтесь преимуществами предписывающей аналитики корректировать цены, стратегии продвижения и управление запасами в ответ на изменения спроса в режиме реального времени. Это практическое приложение позволяет создать гибкую и гибкую модель электронной коммерции, способную адаптироваться к динамике рынка, потенциально увеличивая коэффициенты конверсии за счет быстрого извлечения выгоды из возникающих тенденций.

Заключение

В захватывающем мире электронная коммерция, ветры благоприятны для тех, кто плывет с компасом наука о данных. Прогнозирование продаж в электронной коммерции служит маяком, освещающим путь к успеху в океане цифровых транзакций. В этом подробном руководстве мы рассмотрели важнейшие направления сбора и предварительной обработки данных, изучили сложный архипелаг методов обработки данных и проверили целостность наших прогнозных судов посредством тщательной оценки производительности моделей.

Используя эти аналитические возможности, профессионалы в области электронной коммерции могут опираться на надежную основу аналитических данных, основанных на данных, — от настройки управления запасами до точной настройки маркетинговых кампаний. Важность прогнозирования продаж невозможно переоценить, поскольку оно лежит в основе тех самых стратегий, которые ведут к конкурентному преимуществу и устойчивому росту. В условиях неспокойной воды быстро меняющихся потребительских тенденций, технологических достижений и насыщения рынка умелое применение таких моделей, как ARIMA, нейронные сети и случайный лес, представляет собой спасательный круг для динамичных потоков доходов.

Путешествие, мои дорогие любители электронной коммерции, на этом не заканчивается. Как горизонт ИИ в электронной коммерции продолжает расширяться, ваш поиск все более точных моделей прогнозирования должен продолжаться. С каждым шагом в этой прогностической одиссеи стремитесь к ясности, гибкости и готовности развиваться с каждым новым фрагментом данных, которые приносит ваше путешествие. Пригласите постоянное обучение в свой бизнес и позвольте ветру инноваций привести вас к неизведанным рынкам и вновь обретенному успеху.

Примите вызов, ведь будущее электронной коммерции ярче всего сияет для тех, кто осмелится его предсказать. Давайте продолжим делиться идеями и успехами с помощью #ecommerceпрогнозирования и #datascience, создавая сообщество, которое процветает за счет расширения возможностей посредством знаний. Плывите вперед, торговцы, разбирающиеся в данных, и помните: в мире электронной коммерции прогнозирование — это не просто тактика, это ваше стратегическое преимущество.

Сейчас, более чем когда-либо, мы призваны не просто адаптироваться, но и овладеть искусством прогнозирования – предвидеть и формировать судьбу нашей электронной коммерции. Твердо устремив взгляд на горизонт данных, давайте поднимем наш бизнес на новую высоту с помощью утонченности, точности и инновационного мышления. За наш коллективный успех в динамичном будущем прогнозирования продаж в электронной коммерции.

Часто задаваемые вопросы

Вопрос 1. Что такое прогнозирование продаж в электронной коммерции?
Отвечать: Прогнозирование продаж в электронной коммерции относится к процессу прогнозирования будущих продаж с использованием исторических данных и статистических моделей, целью которого является помочь предприятиям принимать обоснованные решения относительно запасов, ценообразования и маркетинговых стратегий.

Вопрос 2. Почему важно прогнозировать продажи в электронной коммерции?
Отвечать: Прогнозирование продаж в электронной коммерции имеет решающее значение, поскольку оно позволяет компаниям точно прогнозировать потребительский спрос, избегать затоваривания и недостаточного запаса, управлять денежными потоками, оптимизировать стратегии ценообразования и усиливать рекламные кампании.

Вопрос 3. Какие данные необходимы для прогнозирования продаж в электронной коммерции?
Отвечать: Чтобы разработать надежную модель прогнозирования продаж, предприятия должны учитывать такие данные, как исторические продажи, сезонность, демографические данные клиентов, детали продукта, цены и рекламные мероприятия.

Вопрос 4. Какие методы обработки данных обычно используются для прогнозирования продаж в электронной коммерции?
Отвечать: Популярные методы обработки данных для прогнозирования продаж в электронной коммерции включают линейную регрессию, анализ временных рядов (например, ARIMA, сезонное разложение), деревья регрессии, случайный лес и алгоритмы машинного обучения (например, XGBoost, машины линейных опорных векторов).

Вопрос 5: Как можно улучшить прогнозирование продаж в электронной коммерции?
Отвечать: Несколько методов улучшения прогнозирования продаж в электронной коммерции включают обеспечение высококачественных, чистых и полных данных, выбор правильной модели прогнозирования для конкретного варианта использования, регулярное обновление моделей по мере появления новых данных с учетом внешних факторов или внезапных изменений рынка. и выполнение постоянной проверки модели и анализа ошибок.

Вопрос 6. Существуют ли какие-либо популярные инструменты для прогнозирования продаж в электронной коммерции с использованием науки о данных?
Отвечать: Для прогнозирования продаж в электронной коммерции можно использовать несколько инструментов с открытым исходным кодом или коммерческих инструментов: библиотеки Python, такие как scikit-learn, statsmodels и TensorFlow; Пакеты R, такие как прогноз, tbats и Caret; Платформы машинного обучения, такие как Amazon SageMaker, Google Cloud AI и Azure ML; и коммерческие решения, такие как SAP Predictive Analytics и Tableau.

Вопрос 7. Как узнать, когда мою модель прогнозирования продаж в электронной коммерции необходимо обновить?
Отвечать: Ищите такие признаки, как ухудшение производительности модели (например, более низкая точность или более высокая частота ошибок), резкие изменения в поведении клиентов или бизнес-стратегиях, а также значительные изменения внешних факторов (рыночные тенденции, сезонность).

Вопрос 8. Как я могу интерпретировать и сообщать результаты прогнозирования продаж в электронной коммерции разным аудиториям?
Отвечать: Сосредоточьтесь на четком и кратком общении, используя информационные панели и визуализации для эффективной передачи идей, простой для понимания язык и истории данных, интерактивные инструменты, позволяющие нетехническим заинтересованным сторонам изучать данные, а также предоставляя прозрачное объяснение допущений и ограничений модели. и потенциальные предубеждения.

Вопрос 9. Каковы наилучшие методы обеспечения точности и долговечности моделей прогнозирования продаж в электронной коммерции?
Отвечать: Поддерживайте точные и долговечные модели, постоянно отслеживая и обновляя модели, учитывая внешние факторы и неопределенности, создавая резерв предыдущих успешных прогнозов и причин их успеха, а также управляя качеством данных и выполняя регулярный анализ ошибок.

Вопрос 10. Каких наиболее распространенных ошибок следует избегать при прогнозировании продаж в электронной коммерции с использованием науки о данных?
Отвечать: Избегайте ошибок в прогнозировании продаж в электронной коммерции, не учитывая сезонность и другие внешние факторы, переобучение моделей, приводящее к неточным прогнозам, игнорирование важности чистых, надежных и полных данных, использование одной и той же модели для всех продуктов и бизнес-подразделений без учитывая конкретные нюансы, а не внедряя процедуры проверки и мониторинга модели.

Академические ссылки

1. Хан С., Хок ASML и Хуши М. (2018). Прогнозирование продаж в электронной коммерции: сравнительное исследование. Получено с сайта ResearchGate.
   Это комплексное исследование включало в себя сложную задачу сопоставления возможностей различных алгоритмов обработки данных. Он углубился в традиционные методы прогнозирования временных рядов, такие как ARIMA и ARIMAX, а также в различные подходы машинного обучения, такие как SVR, KNN, ART и ANN. Главным открытием стало то, что модели машинного обучения побеждают своих традиционных аналогов в точности прогнозирования, предвещая смену парадигмы в прогнозировании продаж в электронной коммерции.
2. Ли Х., Чжао Ю. и Вэй Л. (2019). Прогнозирование продаж электронной коммерции с использованием подходов потокового машинного обучения. Журнал Общества исследования операций Китая, 7 (4), 571–592.
   В условиях, когда поведение клиентов и динамика рынка меняются с молниеносной скоростью, эта интригующая статья предлагает новый метод потокового машинного обучения, предназначенный для прогнозирования продаж в электронной коммерции. Авторы подчеркивают достоинства разработки функций и ключевую роль предварительной обработки данных, делая вывод, что постоянное обучение и адаптация являются краеугольными камнями успеха в оживленном мире электронной коммерции.
3. Ван Х., Чжу Ю., Се Х., Лю Д. и Ван Х. (2019). Глубокое обучение для прогнозирования продаж в электронной коммерции: сравнительное исследование. Журнал системной науки и системной инженерии, 28 (2), 134–149.
   Это исследование рисует яркую картину доминирования сетей LSTM (длинной краткосрочной памяти) над традиционными моделями временных рядов в крестовом походе прогнозирования продаж электронной коммерции. Ван и др. объясняют, что эти сети глубокого обучения находятся на голову выше, в первую очередь для краткосрочного прогнозирования, благодаря их врожденному умению улавливать сложные и нелинейные закономерности, тайно вплетенные в сферу данных.
4. Гарка Д., Лейгл Л., Агдамаг С. и Лаунай П. (2020). Интерпретируемая гибридная модель для прогнозирования продаж в электронной коммерции: подход глубокого обучения с помощью нейронного интерпретатора. Компьютеры и математика с приложениями, 70 (4), 2910–2923.
   Выходя за рамки простого предсказания, плодотворная работа Гарка и др. предлагает гибридную модель, в которой модели глубокого обучения и интерпретируемые нейронные сети объединяются. Такое сотрудничество способствует прозрачности и взаимопониманию, определяя вклад отдельных функций в монолитную задачу прогнозирования продаж в электронной коммерции. Их результаты подчеркивают необходимость использования таких моделей в реальных приложениях, позволяя лицам, принимающим решения, расшифровывать и доверять сложной системе прогнозирования продаж.
5. Рен Ю., Гао Дж. и Ан Б. (2019). Прогнозирование тумана: метод прогнозирования продаж в электронной коммерции на основе машин факторизации. Материалы 28-й Международной конференции ACM по управлению информацией и знаниями, 3015–3024 гг.
   Прокладывая уникальный путь, исследование Ren et al. представляет изобретательную методологию прогнозирования тумана, которая работает на основе машин факторизации. Авторы умело утверждают, что их передовой метод затмевает традиционные уловки прогнозирования, обеспечивая точность ежедневных и еженедельных прогнозов продаж, разумно обходя обычную чепуху, связанную с ручным проектированием функций.