Pre-launch product demand forecasti

Pre-launch product demand forecasting on the basis of
statistical and machine learning algorithms has several advantages
over conventional analogical methods. First, a reliable
relationship between the attributes and diffusion characteristics
of existing products can be found, which in turn enables
new product demand forecasts to be based solely upon these
attributes without any human manipulation. In other words,
analogous products are automatically selected and their
contributions to forecasting systematically determined by
the prediction model; although such selection and determination
processes are not easily understood by humans, they
are mathematically sound and analytically tractable. Therefore,
forecasting is no longer dependent on the subjective
judgments of human experts, but becomes an objective outcome
obtained by the combination of learning algorithms and product
data. Second, since statistical and machine learning algorithms
are designed for interpolation as well as extrapolation, forecasting
accuracy can be improved. The parameter values predicted
by conventional analogical methods are bounded by the current
maximum and minimum estimates of reference products. If a
new type of diffusion style occurred, whose parameter values
were far from the current boundary, conventional analogical
methods would not properly reflect this eventuality. Statistical
and machine learning-based approaches, by contrast, would
scent the change fromthe inside of the product and digest it into
prediction. In light of the foregoing, this study proposes a new
approach to the pre-launch forecasting of new product demand,
which utilizes the Bass diffusion model and statistical and
machine learning-based regression algorithms. In addition, we
also boost prediction accuracy by constructing an ensemble of
individual prediction models.
The remainder of this paper is organized as follows. Section 2
reviews previous studies of pre-launch forecasting with the Bass
model. Section 3 demonstrates the proposed framework including
the product and diffusion database (DB) design, single
prediction model development, and ensemble model construction.
Section 4 validates the single and ensemble prediction
models and provides an illustrative case study on the basis of the
best single and ensemble models. Finally, the conclusion and
limitations of this paper are presented alongside future research
directions in Section 5.

Результаты (русский) 1:

До запуска продукта прогнозирование спроса наалгоритмы обучения статистические и машина имеет несколько преимуществнад обычными аналогичными методами. Во-первых, надежныйсвязь между атрибутами и характеристики диффузиииз существующих продуктов могут быть найдены, что в свою очередь позволяетновые прогнозы спроса продукт должен быть основан исключительно на этиатрибуты, без каких-либо человеческих манипуляций. Другими словами,автоматически выбираются аналогичной продукции и ихвзносы для прогнозирования, систематически определяетсямодель прогнозирования; Хотя такой выбор и определениепроцессы не легко понятны людям, ониматематически звука и аналитически шансов справиться с возникающими. Таким образом,прогнозирование больше не зависит от субъективногосуждения экспертов человека, но становится объективный результатПолученные комбинации алгоритмов и продукт обученияданных. Во-вторых поскольку алгоритмы статистической и машина обученияпредназначены для интерполяции и экстраполяции, прогнозированиеточность может быть улучшено. Значения параметров предсказалобычные аналогичные методы ограничены текущеймаксимальные и минимальные оценки контрольных препаратов. Еслиновый тип стиля диффузии произошло, чьи значения параметровбыли далеки от текущей границы, обычных аналогичныхметоды не будет должным образом отражать этот случай. Статистическиеи подходы на основе обучения машины, напротив, будетзапах переход от внутри продукта и переварить ее впредсказание. В свете вышесказанного это исследование предлагает новыеподход к прогнозированию до запуска нового спроса на продукт,которая использует бас диффузии модель и статистических имашина на базе обучения регрессии алгоритмов. Кроме того мытакже повысить точность предсказания, создав ансамбльиндивидуальный Прогноз модели.Остальная часть настоящего документа построена следующим образом. Раздел 2Обзор предыдущих исследований до запуска прогнозирования с басмодели. Раздел 3 демонстрирует, включая предлагаемые рамкипродукт и распространения базы данных (DB) дизайн, ОдноместныйРазработка модели прогнозирования и ансамбль модель строительство.Раздел 4 проверяет сингл и ансамбль предсказаниемодели и обеспечивает иллюстративный тематическое исследование поЛучшие модели сингл и ансамбля. Наконец, заключение иограничения этого документа представлены наряду с будущих исследованийнаправления в разделе 5.

Результаты (русский) 2:

Предварительно запуск спрос на продукцию прогнозирования на основе
статистических и машинных алгоритмов обучения имеет ряд преимуществ
по сравнению с традиционными аналоговыми методами. Во-первых, надежный
отношения между атрибутами и диффузионные характеристики
существующих продуктов можно найти, что в свою очередь позволяет
новые прогнозы спроса продукт, который будет основываться исключительно на этих
атрибутов без каких-либо манипуляций человека. Другими словами,
аналогичные продукты будут выбраны автоматически, а их
вклад в прогнозирование систематически определяется
в модели прогнозирования; хотя такой выбор и определение
процессы не понятны людьми, они
математически звук и аналитически сговорчивым. Таким образом,
прогнозирование больше не зависит от субъективных
суждений человека экспертов, но становится объективной результат
получен с помощью комбинации алгоритмов обучения и продукции
данных. Во-вторых, так как алгоритмы статистической и машинного обучения
предназначены для интерполяции, а также экстраполяции, прогнозирования
точность может быть улучшена. Значения параметров, предсказанные
с помощью обычных методов аналогичных ограничены действующим
максимальных и минимальных оценок эталонных продуктов. Если
новый тип диффузии стиле произошло, чьи значения параметров
были далеки от нынешней границы, обычные аналогичные
методы не отражает должным образом эту возможность. Статистические
и машинного обучения на основе подхода, напротив, будет
учуять изменение FROMTHE внутри продукта и переварить ее в
прогнозировании. В свете вышеизложенного, это исследование предлагает новый
подход к предпусковой прогнозирования нового спроса на продукцию,
которая использует диффузионной модели Bass статистические и
машинные алгоритмы регрессии обучения на основе. Кроме того, мы
также увеличить точность прогнозирования путем построения ансамбль
отдельных моделей прогнозирования.
Остальная часть этой статьи организована следующим образом. Раздел 2
отзывы предыдущих исследованиях предпусковой прогнозирования с Bass
модели. Раздел 3 демонстрирует предлагаемую структуру, включая
базы данных продукции и диффузии (БД) дизайн, единая
развития прогнозирования модель, и ансамбль построения модели.
Раздел 4 проверяет одноместные и ансамблевого прогнозирования
модели и обеспечивает иллюстративный тематическое исследование на основе
лучший сингл и ансамбль модели. И, наконец, заключение и
ограничения данного документа представлены наряду будущих исследований
направлений в разделе 5.

Результаты (русский) 3:

до запуска продукта, прогнозирование спроса на основе
статистических и алгоритмов машинного обучения имеет ряд преимуществ: по сравнению с обычными аналогичных методов.во - первых, надежный
взаимосвязь между атрибутов и распространения характеристики
существующих продуктов, можно обнаружить, что, в свою очередь, позволяет
новый продукт прогнозов спроса основываться исключительно на эти
атрибуты без каких - либо человеческих манипуляций.иными словами,
аналогичные продукты будут выбраны автоматически и их
взносы для прогнозирования систематически определяется
прогнозирования модели; хотя такого отбора и определения
процессы не понятны людям, они
математически звук и аналитически послушанием.таким образом,
прогнозов не зависит от субъективных
решений прав экспертами, но становится объективным итогового
прослушать сочетание обучения алгоритмов и продукт
данных.во - вторых, поскольку статистических алгоритмов машинного обучения
предназначены для интерполяции, а также экстраполяция, прогнозирования
точности можно улучшить.значения параметров предсказал
обычные аналогичные методы граничит с нынешней
максимальной и минимальной оценки исходной продукции.если
нового вида распространения стиль место, чье значение параметра
были далеки от нынешних границ, обычных аналогичных
методы не должным образом отражают эту возможность.статистические
и машинного обучения подходов, наоборот,
запах перемен от внутри продукта и сборник его в
предсказание.в свете вышесказанного, это исследование предлагает новый
подход к предстартовые прогнозы новый продукт спроса
, который использует бас распространению модели и статистических и
для обучения на основе регрессивного алгоритмов.кроме того, мы также повысить точность прогнозов: при строительстве ансамбль.отдельные модели прогнозирования.
оставшейся части этого документа состоит в следующем.раздел 2
отзывы предыдущих исследований предстартовые прогнозы с бас
модели.раздел 3 демонстрирует предлагаемых рамок, включая
продукта и распространения данных (бд) дизайн, единой
модель прогнозирования развития и ансамбль типового строительства.
4 проверяет единый и ансамбль предсказание.