Тема: Прогнозирование розничного спроса нейросетевыми методами с использованием кластеризации торговых точек
В этой работе рассматриваются способы комбинирования методов машинного обучения и нейросетевых подходов для прогнозирования спроса в сетевых магазинах по данным товарных чеков. Проверяется гипотеза о возможности улучшить результаты работы предсказательных моделей с помощью предварительного разбиения магазинов на кластеры. Проводится сравнительный анализ подходов к осуществлению кластеризации магазинов в рамках единой торговой сети с точки зрения устойчивости и объяснимости состава кластеров. В результате обучается модель, способная достаточно эффективно предсказывать спрос на популярные товары по данным сети-заказчика.