Soft Computing und Data-Mining-Techniken für Prognosen

Das Buch beschreibt die Nachfrageprognose für das Einzelhandelsmanagement unter Verwendung von Soft-Computing-Techniken, d.h. Fuzzy-Logik und neuronalen Netzen. Die Vorhersage des quantitativen Wertes einer abhängigen Variable unter dem Einfluss unabhängiger Variablen wird erläutert. Eine der wichtigsten Entscheidungen, die ein Einzelhändler mit Hilfe von Informationen treffen kann, die er durch ein auf Soft Computing basierendes Prognosemodell erhält. In dieser Arbeit wird ein Data-Mining-Modell vorgeschlagen, das für die Vorhersage der Nachfrage verwendet wurde. Das vorgeschlagene, auf Soft Computing basierende Prognosemodell führt zu einer Verringerung des Lagerbestands und einer Verbesserung des Kundenservices, was wiederum die Leistung des Einzelhandels verbessert. Das vorgeschlagene Modell für die Nachfrageprognose verschiedener Artikel verbessert die Bestandsleistung und die Rentabilität des Betriebs.

Autorentext

Ya doktor Guddi Singh, docent uniwersiteta Kalinga, Najq Rajpur, ochen' hochu poluchit' znaniq ob obrabotke dannyh.Ya Shikha Tiwari, docent Uniwersiteta Kalinga, Najq Rajpur, wsegda staraüs' poluchit' nowye znaniq o mqgkih wychisleniqh.