Why do zeroes happen? A model-based approach for demand classification
Ivan Svetunkov and Anna Sroginis
有效的需求预测对于跨行业的库存管理、生产规划和决策至关重要。 选择适当的模型和合适的特征来有效地捕获数据中的模式是需求预测的主要挑战之一。 在现实中,当记录的销售有零时,这变得更加复杂,这可能会自然发生,或者是由于一些异常,如库存和记录错误。 滥用零可能导致应用不适当的预测方法,从而导致决策不力。 此外,需求本身可能具有不同的基本特征,能够区分一种类型和另一种类型可能在准确性和决策方面带来实质性的好处。 我们提出了一个基于模型的两级分类框架,在第一步中,识别人为发生的零,并在第二步中,将需求分类为可能的类型之一:常规/间歇性平滑/笨重,分数/计数。 该框架依赖于统计建模和信息标准。 我们认为,不同类型的需求需要不同的特征,并在经验上表明,与没有生成特征和两阶段框架的情况下直接应用于数据集相比,它们倾向于提高预测方法的准确性并降低库存成本。
Effective demand forecasting is critical for inventory management, production planning, and decision making across industries. Selecting the appropriate model and suitable features to efficiently capture patterns in the data is one of the main challenges in demand forecasting. In reality, this becomes even more complicated when the recorded sales have zeroes, which can happen naturally or due to some anomalies, such as stockouts and recording errors. Mistreating the zeroes can lead to the applic...