Детальная информация

Название: 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
Авторы: Томилова Алена Сергеевна
Организация: Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого
Выходные сведения: Санкт-Петербург: ПОЛИТЕХ-ПРЕСС, 2023
Коллекция: Общая коллекция
Тематика: спрос; методы прогнозирования; модели прогнозирования; сфера услуг; рынок; сравнительный анализ; demand; forecasting methods; forecasting models; service sector; market; comparative analysis
ББК: 65.054.3
Тип документа: Статья, доклад
Тип файла: PDF
Язык: Русский
DOI: 10.18720/SPBPU/2/id23-594
Права доступа: Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать, копирование)
Ключ записи: RU\SPSTU\edoc\71597

Разрешенные действия:

Действие 'Прочитать' будет доступно, если вы выполните вход в систему или будете работать с сайтом на компьютере в другой сети Действие 'Загрузить' будет доступно, если вы выполните вход в систему или будете работать с сайтом на компьютере в другой сети

Группа: Анонимные пользователи

Сеть: Интернет

Аннотация

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.

Права на использование объекта хранения

Место доступа Группа пользователей Действие
Локальная сеть ИБК СПбПУ Все Прочитать Печать Загрузить
Интернет Авторизованные пользователи СПбПУ Прочитать Печать Загрузить
-> Интернет Анонимные пользователи

Входит в состав

"Управление инновациями в условиях цифровой трансформации", всероссийская студенческая учебно-научная конференция (2023; Санкт-Петербург). Управление инновациями в условиях цифровой трансформации = Innovation management in the context of digital transformation: сборник докладов Всероссийской студенческой учебно-научной конференции, 7–8 апреля 2023 года / Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого, Институт компьютерных наук и технологий, Высшая школа киберфизических систем и управления; [редакционная коллегия: С. Г. Редько [и др.]. — Санкт-Петербург: ПОЛИТЕХ-ПРЕСС, 2023. — 1 файл (7,25 Мб). — Загл. с титул. экрана. — Ч. текста парал. на рус. и англ. яз. — Электронная копия печатной публикации 2023 г. — Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать). — <URL:http://elib.spbstu.ru/dl/2/i23-209.pdf>. — DOI 10.18720/SPBPU/2/i23-209. — Текст: электронный

Статистика использования

stat Количество обращений: 2
За последние 30 дней: 0
Подробная статистика