Eva Schwarzová

Master's thesis

Volume Prediction as a Part of Demand Planning Solution

Predikce prodaného množství jako součást řešení plánování poptávky
Anotácia:
Tato diplomová práce rozvíjí a zdokonaluje prediktivní metodiky ke zlepšení přesnosti předpovědí poptávky v rámci plánování poptávky. Obohacením údajů o prodeji společnosti o exogenní proměnné, jako jsou cenové indikátory a makroekonomické faktory, byl vytvořen komplexní prediktivní rámec. Studie identifikovala modely SARIMA, XGBoost a LSTM jako nejpřesnější pro dané charakteristiky dat, což vedlo …viac
Abstract:
This master thesis develops and refines predictive methodologies to improve demand forecasting accuracy in demand planning. By enriching company sales data with exogenous variables such as price indicators and macroeconomic factors, a comprehensive predictive framework was created. The study identified SARIMA, XGBoost, and LSTM as the most accurate models for given data characteristics, achieving a …viac
 
 
Jazyk práce: English
Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 26. 6. 2024

Obhajoba závěrečné práce

  • Obhajoba proběhla 30. 9. 2024
  • Vedúci: Nikola Kuchtíková
  • Oponent: Miloš Maryška

Citační záznam

Plný text práce

Obsah online archivu závěrečné práce
Zveřejněno v Theses:
  • autentizovaným zaměstnancům ze stejné školy/fakulty
Jak jinak získat přístup k textu
Instituce archivující a zpřístupňující práci: Vysoká škola ekonomická v Praze
https://vskp.vse.cz/eid/94248