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Synopsis
Le volume des ventes et les chiffres des recettes pour chaque produit individuel sont désormais suivis par les centres de gestion des grands supermarchés, connus sous le nom de Big Marts, afin de prévoir la consommation intérieure possible et de réviser le contrôle des stocks. En explorant le serveur de base de données de l'entrepôt de données, des incohérences et des modèles généraux sont fréquemment découverts. Les statistiques peuvent être utilisées par des entreprises telles que Big Mart pour prévoir les ventes potentielles de produits à l'aide d'une variété de méthodes impliquant l'apprentissage automatique. Dans ce projet, nous avons utilisé plusieurs algorithmes d'apprentissage automatique tels que la régression linéaire, la régression Ridge, la régression Lasso, la régression par arbre décisionnel, la régression Random Forest, la régression Support Vector, la régression Adaboost, la régression XGBoost pour prédire les ventes de produits dans le Big Mart. Nous observons que, parmi les algorithmes mentionnés, la régression XGBoost est la plus efficace pour prédire le volume des ventes. Nous avons donc créé un modèle utilisant la régression XGBoost et l'avons affiné pour améliorer encore la précision.
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ANALYSE DES PRÉVISIONS DE VENTE DANS LES MAGASINS D'ALIMENTATION
Edité par
Editions Notre Savoir Aug 2023, 2023
ISBN 10 : 620633113X
ISBN 13 : 9786206331131
Neuf
Taschenbuch
Vendeur : BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, Allemagne
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Taschenbuch. Etat : Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Le volume des ventes et les chiffres des recettes pour chaque produit individuel sont désormais suivis par les centres de gestion des grands supermarchés, connus sous le nom de Big Marts, afin de prévoir la consommation intérieure possible et de réviser le contrôle des stocks. En explorant le serveur de base de données de l'entrepôt de données, des incohérences et des modèles généraux sont fréquemment découverts. Les statistiques peuvent être utilisées par des entreprises telles que Big Mart pour prévoir les ventes potentielles de produits à l'aide d'une variété de méthodes impliquant l'apprentissage automatique. Dans ce projet, nous avons utilisé plusieurs algorithmes d'apprentissage automatique tels que la régression linéaire, la régression Ridge, la régression Lasso, la régression par arbre décisionnel, la régression Random Forest, la régression Support Vector, la régression Adaboost, la régression XGBoost pour prédire les ventes de produits dans le Big Mart. Nous observons que, parmi les algorithmes mentionnés, la régression XGBoost est la plus efficace pour prédire le volume des ventes. Nous avons donc créé un modèle utilisant la régression XGBoost et l'avons affiné pour améliorer encore la précision. 104 pp. Französisch. N° de réf. du vendeur 9786206331131
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ANALYSE DES PRÉVISIONS DE VENTE DANS LES MAGASINS D ALIMENTATION
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Editions Notre Savoir, 2023
ISBN 10 : 620633113X
ISBN 13 : 9786206331131
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ANALYSE DES PRÉVISIONS DE VENTE DANS LES MAGASINS D'ALIMENTATION
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Taschenbuch. Etat : Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Le volume des ventes et les chiffres des recettes pour chaque produit individuel sont désormais suivis par les centres de gestion des grands supermarchés, connus sous le nom de Big Marts, afin de prévoir la consommation intérieure possible et de réviser le contrôle des stocks. En explorant le serveur de base de données de l'entrepôt de données, des incohérences et des modèles généraux sont fréquemment découverts. Les statistiques peuvent être utilisées par des entreprises telles que Big Mart pour prévoir les ventes potentielles de produits à l'aide d'une variété de méthodes impliquant l'apprentissage automatique. Dans ce projet, nous avons utilisé plusieurs algorithmes d'apprentissage automatique tels que la régression linéaire, la régression Ridge, la régression Lasso, la régression par arbre décisionnel, la régression Random Forest, la régression Support Vector, la régression Adaboost, la régression XGBoost pour prédire les ventes de produits dans le Big Mart. Nous observons que, parmi les algorithmes mentionnés, la régression XGBoost est la plus efficace pour prédire le volume des ventes. Nous avons donc créé un modèle utilisant la régression XGBoost et l'avons affiné pour améliorer encore la précision. N° de réf. du vendeur 9786206331131
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Editions Notre Savoir Aug 2023, 2023
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ISBN 13 : 9786206331131
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Vendeur : buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Allemagne
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Taschenbuch. Etat : Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -Le volume des ventes et les chiffres des recettes pour chaque produit individuel sont désormais suivis par les centres de gestion des grands supermarchés, connus sous le nom de Big Marts, afin de prévoir la consommation intérieure possible et de réviser le contrôle des stocks. En explorant le serveur de base de données de l'entrepôt de données, des incohérences et des modèles généraux sont fréquemment découverts. Les statistiques peuvent être utilisées par des entreprises telles que Big Mart pour prévoir les ventes potentielles de produits à l'aide d'une variété de méthodes impliquant l'apprentissage automatique. Dans ce projet, nous avons utilisé plusieurs algorithmes d'apprentissage automatique tels que la régression linéaire, la régression Ridge, la régression Lasso, la régression par arbre décisionnel, la régression Random Forest, la régression Support Vector, la régression Adaboost, la régression XGBoost pour prédire les ventes de produits dans le Big Mart. Nous observons que, parmi les algorithmes mentionnés, la régression XGBoost est la plus efficace pour prédire le volume des ventes. Nous avons donc créé un modèle utilisant la régression XGBoost et l'avons affiné pour améliorer encore la précision.VDM Verlag, Dudweiler Landstraße 99, 66123 Saarbrücken 104 pp. Französisch. N° de réf. du vendeur 9786206331131
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