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 | |
| 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 |
| Record create date | 8/15/2023 |
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 |
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.
| Network | User group | Action |
|---|---|---|
| ILC SPbPU Local Network | All |
|
| Internet | Authorized users SPbPU |
|
| Internet | Anonymous |
|
Access count: 3
Last 30 days: 0
