Questo lavoro di tesi fornisce un modello ad hoc per la previsione del- le vendite nelle settore della grande distribuzione organizzata. L’obiet- tivo e` quello di avere una stima attendibile del fatturato futuro di un’a- zienda. Una stima previsionale di questo tipo puo` essere utilizzata sia in una fase progettuale, in cui si vuole mettere sul mercato un nuovo ser- vizio/prodotto, sia per gestire al meglio processi di vendita in corso. In particolare sono stati sviluppati e testati piu` modelli analitici che hanno preso in considerazione diversi campioni pregressi della serie storica. Nei prossimi capitoli si descrivera` nel dettaglio lo stato dell’arte individuando gli strumenti attuali che, nel contesto della Business Intelligence, vengono utilizzati per i modelli predittivi; successivamente si mostrera` come que- ste tecniche, applicate a serie storiche non stazionarie, non siano in gra- do di produrre predizioni attendibili. Infine, verranno mostrate le linee guida per adattare gli algoritmi al caso specifico analizzato ed elevare, di conseguenza, la qualita` dei risultati.
Un modello ad hoc per la previsione delle vendite nel settore della grande distribuzione organizzata
SCIACQUA, FABIO
2014/2015
Abstract
Questo lavoro di tesi fornisce un modello ad hoc per la previsione del- le vendite nelle settore della grande distribuzione organizzata. L’obiet- tivo e` quello di avere una stima attendibile del fatturato futuro di un’a- zienda. Una stima previsionale di questo tipo puo` essere utilizzata sia in una fase progettuale, in cui si vuole mettere sul mercato un nuovo ser- vizio/prodotto, sia per gestire al meglio processi di vendita in corso. In particolare sono stati sviluppati e testati piu` modelli analitici che hanno preso in considerazione diversi campioni pregressi della serie storica. Nei prossimi capitoli si descrivera` nel dettaglio lo stato dell’arte individuando gli strumenti attuali che, nel contesto della Business Intelligence, vengono utilizzati per i modelli predittivi; successivamente si mostrera` come que- ste tecniche, applicate a serie storiche non stazionarie, non siano in gra- do di produrre predizioni attendibili. Infine, verranno mostrate le linee guida per adattare gli algoritmi al caso specifico analizzato ed elevare, di conseguenza, la qualita` dei risultati.File | Dimensione | Formato | |
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https://hdl.handle.net/10589/107344