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探索M5竞赛数据的代表性
arXiv - CS - Machine Learning Pub Date : 2021-03-04 , DOI: arxiv-2103.02941 Evangelos Theodorou, Shengjie Wang, Yanfei Kang, Evangelos Spiliotis, Spyros Makridakis, Vassilios Assimakopoulos
arXiv - CS - Machine Learning Pub Date : 2021-03-04 , DOI: arxiv-2103.02941 Evangelos Theodorou, Shengjie Wang, Yanfei Kang, Evangelos Spiliotis, Spyros Makridakis, Vassilios Assimakopoulos
M5竞赛的主要目标是预测沃尔玛的分层单位销售额,目的是评估该领域预测方法的准确性和不确定性,以便确定最佳实践并突出其实际意义。但是,M5竞争的结果是否可以被零售公司推广和利用,以更好地支持其决策和运营取决于M5数据代表现实的程度,即足以代表零售商的单位销售数据,在不同地区运营,销售不同类型的产品,并考虑不同的营销策略。为了回答这个问题,我们分析了M5时间序列的特征,并将其与两家杂货店零售商Corporaci''的特征进行了比较。在Favorita和希腊主要的连锁超市上使用功能空间。我们的结果表明,所检查的数据集之间只有很小的差异,这支持了M5数据的代表性。
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更新日期:2021-03-05
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