Využití strojového učení pro optimalizaci prodeje kosmetiky : Analýza a predikce - Pronevich, Ekaterina (2024)
Diplomová práce se zabývá využitím strojového učení pro predikci prodeje kosmetických výrobků na českém trhu. Hlavním cílem práce bylo vybrat a využít modely pro predikci prodeje kosmetických výrobků. Sekundárním cílem bylo vyhodnotit účinnost těchto modelů. Cíle práce byly stanoveny na základě analýzy rozhovoru s obchodním manažerem společnosti vyrábějící profesionální vlasové produkty. Tento rozhovor se skládal ze šesti hlavních témat, jejichž cílem bylo komplexní poznaní procesu firmy s cílem identifikovat potřeby společnosti. K predikci prodeje byly použity reálná data kosmetické společnosti za tříleté období od roku 2021 do roku 2023. Tento soubor dat obsahoval 1 485 921 řádků a 15 sloupců o prodejích na českém trhu. Mezi vybrané a použité modely strojového učení patří SARIMAX a také modely založené na neuronových sítích, jako jsou LSTM a RNN. K vyhodnocení výkonnosti modelů byly použity metriky MAE, MAPE a MSE. Nejlepších výsledků bylo dosaženo při použití modelů založených na neuronových sítích, zejména modelu RNN, který na základě metrik vykazoval nejvyšší přesnost. Mezi faktory ovlivňující přesnost modelů patří kombinace ovlivňujících a neovlivňujících prodejních promoakcí ve stejném období.