Previsão de vendas do comércio de varejo com técnicas clássicas e de aprendizado de máquina

• Autor(a) principal: Noseda, Fernando Daniel Duarte
• Data de Publicação: 2021
• Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UTFPR (da Universidade Tecnológica Federal do Paraná (RIUT))
• Texto Completo: http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/26525
• topic: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::METODOLOGIA E TECNICAS DA COMPUTACAO; Vendas - Métodos estatísticos; Comércio varejista; Vendas - Previsão; Aprendizado do computador; Sales - Statistical methods; Retail trade; Sales - Forecasting; Machine learning

A previsão de vendas no comércio varejista é um trabalho desafiador devido ao número de variáveis e fenômenos que alteram significativamente o comportamento das vendas. Some-se a isso o fato de que o volume de vendas varia de acordo com o produto ou categoria do produto comercializado. Uma boa previsão de vendas auxilia na colocação de pedidos de reposição e manutenção de estoques adequados, reduzindo custos. Entretanto, existem várias técnicas de previsão de séries temporais que nem sempre são empregadas adequadamente pelas empresas. Este trabalho compara técnicas de previsão de séries temporais (clássicas e de Aprendizado de Máquina) com dados de vendas do varejo provenientes de uma empresa de consultoria do comércio varejista. Quatro modelos de previsão são considerados: i) suavização exponencial; ii) ARIMA; iii) “k-nearest-neighbors”; iv) “random forest”. Os desempenhos dos modelos são quantificados por uma medida de erro entre os valores preditos e observados, e normalizados com a métrica de erro MASE (“mean absolute scaled error”) entre a previsão do modelo considerado e a do modelo “naive” adotado como referência Os experimentos realizados consideram a previsão de 18 séries temporais de vendas de produtos agregados em 18 departamentos. Os resultados mostram que o modelo “random forest” obtém erros de predição de menor mediana, quando considerados todos os 18 departamentos em conjunto.