hệ thống hỗ trợ dự báo lượng tiêu thụ kem và đồ tráng miệng đông lạnh

HỆ HỖ TRỢ QUYẾT ĐỊNH ĐỀ TÀI : HỆ THỐNG HỖ TRỢ DỰ BÁO LƯỢNG TIÊU THỤ KEM VÀ ĐỒ TRÁNG MIỆNG ĐÔNG LẠNH ĐIỀU TRA, KHẢO SÁT DỮ LIỆU MỤC LỤC MƠ HÌNH DỰ BÁO ÁP DỤNG MƠ HÌNH ĐÁNH GIÁ KẾT QUẢ ĐIỀU TRA, KHẢO SÁT Quản lý khâu sản xuất đóng vai trị vơ quan trọng doanh nghiệp, nhà máy Một những công đoạn quan trọng phân tích đưa số lượng nhu cầu thị trường Điều giúp doanh nghiệp tránh rủi ro sản xuất sản xuất mà lượng cung vượt nhiều so với cầu hay ngược lại Sản xuất dư thừa (Overproduction): Lượng cung cao nhiều so với cầu dẫn đến dư thừa gây lãng phí Sản xuất thiếu: gây nên hội tăng doanh thu cho doanh nghiệp đồng thời giúp đối thủ => Vì cần có kế hoạch sản xuất hợp lý để mang lại hiệu cao cho doanh nghiệp Hay cần phân tích để đưa lượng tiêu thụ kem tráng miệng đơng lạnh cho tháng 2 DỮ LIỆU KHẢO SÁT Dữ liệu lượng tiêu thụ kem đồ tráng miệng đông lạnh theo tháng Mỹ từ 1/1972 – 12/2019 (đơn vị: million gallons) Số lượng : 576 ghi Nguồn: Kaggle MƠ HÌNH DỰ BÁO CHUỖI THỜI GIAN CĨ YẾU TỐ MÙA VỤ Tính mùa vụ: Chuỗi thời gian có tính mùa vụ giá trị chuỗi thời gian thay đổi theo chu kỳ lặp lại VD: doanh thu bán hàng, mùa du lịch hàng năm,… Xử lý: Sử dụng mơ hình SARIMA MƠ HÌNH DỰ BÁO Các bước thực phân tích chuỗi thời gian sử dụng mơ hình SARIMA  Bước 1: Kiểm tra tính dừng Bước 2: Nhận dạng mơ hình: xác định tham số Bước 3: Ước lượng mơ hình: xác định hệ số phương pháp ước lượng hợp lý cực đại Bước 4: Kiểm định tính hợp lý mơ hình SARIMA lựa chọn, bao gồm kiểm định tham số kiểm định phần dư Nếu kiểm định mơ hình lựa chọn khơng thỏa mãn quay lại từ giai đoạn nhận dạng để lựa chọn mơ hình khác hợp lý Bước 5: Dựa mơ hình lựa chọn thực dự báo giá trị tương lai liệu chuỗi mùa vụ Giá trị tương lai dự báo cho thời điểm mùa vụ MƠ HÌNH DỰ BÁO ÁP DỤNG MƠ HÌNH Quy trình thực : Phân tích liệu Lựa chọn mơ hình Ước lượng tham số mơ hình Ước lượng hệ số mơ hình Kiểm tra tính phù hợp mơ hình Đưa dự báo ÁP DỤNG MƠ HÌNH Phân tích liệu Đồ thị phân tích liệu nước bao gồm Dữ liệu gốc, Xu hướng, Mùa vụ, Phần dư Dữ liệu có xu hướng tuyến tính + mùa vụ năm ÁP DỤNG MƠ HÌNH (*) Tham khảo : Wayne A.Fuller, Introduction to Statistical Time Series, second ed., New York: Lựa chọn mơ hình  John Wiley and Sons, 1996 Kiểm định tinh dừng Dùng phép thử Augmented Dickey-Fuller (*) Ta thu : => Chuỗi thời gian dừng sau lấy sai phân (do p-value = 0.00000 < 0.05 ) => d = ,D = (chu kì 12 tháng) bậc sai phân mơ hinh ÁP DỤNG MƠ HÌNH Lựa chọn mơ hình Dựa vào đồ thị tự tương quan tự tương quan riêng phần ta thấy đồ thị giảm chậm sau độ trễ thứ => p=q=3 => thu p=q=3, d = ÁP DỤNG MÔ HÌNH Lựa chọn tham số cho thành phần mùa Dựa vào đồ thị tự tương quan tự tương quan riêng phần theo chu kì L=12 ta thấy ACF có bước nhảy giảm với khoảng thời gian Q=1 PACF giảm chậm => Q=1, P=0 => ta thu P=0, D=1, Q=1 , S=12 ÁP DỤNG MƠ HÌNH Ước lượng tham số mơ hình   Ta thử mơ hình với p = 0,1,2,3; d = 1; q=0,1,2,3 mơ hình SARIMA: tinh giá trị tiêu chuẩn AIC (Akaike Information Criterion): Với n số tham số mơ hình (gồm số) => Ưu tiên chọn mơ hình có AIC nhỏ ÁP DỤNG MƠ HÌNH Ước lượng tham số mơ hình   => Mơ hình với tham số = ÁP DỤNG MƠ HÌNH Ước lượng hệ số mơ hình Sử dụng phương pháp ước lượng hợp lý cực đại (maximum likelihood) Ta thu ước lượng tham số mơ hình : Kiểm tra tính phù hợp mơ hình  Các sai số độc lập với Dựa vào đồ thị tự tương quan chuỗi phần dư + tiến hành phép kiểm định LijungBox kiểm tra tinh không tương quan chuỗi phần dư ta thu kết : Giá trị p-value = 0.576128 > 0.05 nên ta khơng có sở bác bỏ giả thuyết gốc => Không tồn tượng tự tương quan chuỗi phần dư Kiểm tra tính phù hợp mơ hình  Các sai số tuân theo phân phối chuẩn Dựa vào đồ thị xác suất phân phối chuẩn (normal Q-Q plot) ÁP DỤNG MƠ HÌNH Đưa dự báo Kết dự báo năm 2018 - 2019 ĐÁNH GIÁ KẾT QUẢ PHẦN TRĂM SAI SỐ TRUNG BÌNH TUYỆT ĐỐI(MAPE) 2018 2.33 % 2019 2.31% ĐÁNH GIÁ KẾT QUẢ Dự báo năm ... LIỆU KHẢO SÁT Dữ liệu lượng tiêu thụ kem đồ tráng miệng đông lạnh theo tháng Mỹ từ 1/1972 – 12/2019 (đơn vị: million gallons) Số lượng : 576 ghi Nguồn: Kaggle MƠ HÌNH DỰ BÁO CHUỖI THỜI GIAN CĨ... cho doanh nghiệp đồng thời giúp đối thủ => Vì cần có kế hoạch sản xuất hợp lý để mang lại hiệu cao cho doanh nghiệp Hay cần phân tích để đưa lượng tiêu thụ kem tráng miệng đơng lạnh cho tháng 2... chọn mơ hình khác hợp lý Bước 5: Dựa mơ hình lựa chọn thực dự báo giá trị tương lai liệu chuỗi mùa vụ Giá trị tương lai dự báo cho thời điểm mùa vụ MƠ HÌNH DỰ BÁO ÁP DỤNG MƠ HÌNH Quy trình thực