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자료유형
학술저널
저자정보
Yuto Seko (Waseda University) Ryotaro Shimizu (Waseda University) Gendo Kumoi (Waseda University) Tomohiro Yoshikai (Japan Weather Association) Masayuki Goto (Waseda University)
저널정보
대한산업공학회 Industrial Engineering & Management Systems Industrial Engineering & Management Systems Vol.20 No.1
발행연도
2021.3
수록면
35 - 47 (13page)
DOI
10.7232/iems.2021.20.1.35

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In retail stores, there is an increasing need for predicting item demand using accumulated purchase history data to cope with the fluctuating consumer demands. These fluctuations in item demand are influenced by external factors and consumer preferences. Among these, store characteristics and weather conditions, which are closely related to consumer behavior, have strong effects on item demand. For this reason, it is very important to quantitatively grasp demand fluctuations of items that are influenced by changes in weather conditions for each store by using an integrated analysis of the purchase history data of many stores and weather conditions. In this research, we focus on the temperature difference, which is the average temperature difference from the previous day, as a weather condition affecting item sales. Because consumer feeling about a temperature is dependent on the temperature difference from the previous day, it is meaningful to construct a prediction model using this information. In this research, we propose a latent class model to express the relationship between weather conditions, store characteristics, and item demand fluctuation. Also, through an analysis experiment using an actual data set, we show the usefulness of the proposed model by extracting items that are influenced by weather conditions.
#Demand Prediction #Weather #Weather Data #Purchase History Data #Latent Class Model

목차

ABSTRACT
1. INTRODUCTION
2. PREPARATION
3. PROPOSED ANALYSIS METHOD
4. ANALYSIS EXPERIMENT
5. DISCUSSION
6. CONCLUSION AND FUTURE WORKS
REFERENCES

참고문헌 (39)

참고문헌 신청
Abe, M / 2005 / Science of Marketing -Analysis of POS Data / Asakura Shoten google schola Adalbjörnsson, S. / 2016 / Conjugate priors for Gaussian emission PLSA recommender systems / Proceedings of the 24th European Signal Processing Conference (EUSIPCO) google schola Akaike, H. / 1973 / Information theory and an extension of the maximum likelihood principle / Proceedings of the 2nd International Symposium on Information Theory :267~281 google schola Bhatnagar, A. / 2004 / A latent class segmentation analysis of e-shoppers / Journal of Business Research 57(7):758~767 google schola Bishop, C. M. / 2006 / Pattern Recognition and Machine Learning / Springer google schola

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