Details

Title: Сравнительный анализ моделей прогнозирования спроса для предприятий сферы услуг // Управление инновациями в условиях цифровой трансформации: сборник докладов Всероссийской студенческой учебно-научной конференции, 7–8 апреля 2023 года
Creators: Томилова Алена Сергеевна
Organization: Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого
Imprint: Санкт-Петербург: ПОЛИТЕХ-ПРЕСС, 2023
Collection: Общая коллекция
Subjects: спрос; методы прогнозирования; модели прогнозирования; сфера услуг; рынок; сравнительный анализ; demand; forecasting methods; forecasting models; service sector; market; comparative analysis
LBC: 65.054.3
Document type: Article, report
File type: PDF
Language: Russian
DOI: 10.18720/SPBPU/2/id23-594
Rights: Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать, копирование)
Record key: RU\SPSTU\edoc\71597

Allowed Actions:

Action 'Read' will be available if you login or access site from another network Action 'Download' will be available if you login or access site from another network

Group: Anonymous

Network: Internet

Annotation

На данный момент прогнозирование спроса является одним из ключевых факторов для успешного развития предприятий сферы услуг. При прогнозировании спроса на услуги могут использоваться разные модели прогнозирования спроса: от простых до сложных. Но анализ временных рядов используется чаще, чем другие методы прогнозирования, из-за его простого метода расчета и понятных результатов прогноза. Метод анализа временных рядов использует внутренние данные предприятия для составления прогнозов, такие как исторические средние продажи. В данной статье приведен сравнительный анализ основных моделей прогнозирования спроса, основанных на этом методе.

Now, demand forecasting is one of the key factors for the successful development of service enterprises. When forecasting the demand for services, different models of demand forecasting can be used, from simple to complex. But time series analysis is used more often than other forecasting methods because of its simple calculation method and understandable forecast results. The time series analysis method uses internal enterprise data to make forecasts, such as historical average sales. This article provides a comparative analysis of the main demand forecasting models based on this method.

Document access rights

Network User group Action
ILC SPbPU Local Network All Read Print Download
Internet Authorized users SPbPU Read Print Download
-> Internet Anonymous

Usage statistics

stat Access count: 2
Last 30 days: 0
Detailed usage statistics