Ваш любимый книжный интернет-магазин
Перейти на
GlavKniga.SU
Ваш город: Алматы
Ваше местоположение – Алматы
 Да 
От вашего выбора зависит время и стоимость доставки
Корзина: пуста
Авторизация 
  Логин
  
  Пароль
  
Регистрация  Забыли пароль?

Поиск по каталогу 
(строгое соответствие)
ISBN
Фраза в названии или аннотации
Автор
Язык книги
Год издания
с по
Электронный носитель
Тип издания
Вид издания
Отрасли экономики
Отрасли знаний
Сферы деятельности
Надотраслевые технологии
Разделы каталога
худ. литературы

Soft Computing and Data Mining Technique for Forecasting. In Retail Management

В наличии
Местонахождение: АлматыСостояние экземпляра: новый
Бумажная
версия
Автор: Guddi Singh and Shikha Tiwari
ISBN: 9786204953496
Год издания: 1905
Формат книги: 60×90/16 (145×215 мм)
Количество страниц: 92
Издательство: LAP LAMBERT Academic Publishing
Цена: 34509 тг
Положить в корзину
Позиции в рубрикаторе
Отрасли знаний:
Код товара: 718412
Способы доставки в город Алматы *
комплектация (срок до отгрузки) не более 2 рабочих дней
Самовывоз из города Алматы (пункты самовывоза партнёра CDEK)
Курьерская доставка CDEK из города Москва
Доставка Почтой России из города Москва
      Аннотация: The book describes demand forecasting for retail management using soft computing techniques viz. fuzzy logic, neural network. The forecasting of the quantitative value of dependent variable under the influence of independent variables is explained. One of the most important decisions a retailer can make with information obtained by soft computing based predictive model. The thesis suggests a data mining model which has been used for forecasting of demand. The proposed soft computing based forecasting model results in the reduction of inventory level and increase in customer service level resulting improved performance of retail sale. The proposed model for demand forecasting of various items improve the inventory performance and profitability of operations.
Ключевые слова: Forecasting techniques, Retail Management, predictive model, Soft computing techniques