KNN für Fashion Forecasting

[JuKahn]

Hallo ich schreibe gerade meine Masterarbeit mit einem Modeunternehmen im Bereich Supply Chain Management und soll im Zuge meiner Arbeit eine effektive Methode zur Absatzprognose erarbeiten. Es handelt sich hier um ein Mittelständisches Unternehmen und Quick Response Methoden kommen nicht in Frage, da nur einmal pro Saison alles produziert wird. Da es sich um Mode handelt ist es relativ schwer vorrauszusagen wie viel produziert werden muss und ich hab mich nun nach eingehender Recherche für Künstliche Neuronale Netze entschieden.
Das problem ist, dass am Ende der Saison nicht genug verkauft wurde und in Zukunft nur noch so viel produziert werden soll wie das KNN prognostiziert.
Da ich vorher noch nie damit gearbeitet habe frage ich mich ob auch ein Anfänger in der Lage ist mit MemBrain zu arbeiten und ob die Software sich dazu eignet...
Ich kann nicht programmieren, ich studiere ganz normal BWL finde das Thema KNN für effizientere Produktions und Sales Forecasting super passend.

Vielen Dank schon einmal

[TJetter]

Hallo,

Da ich vorher noch nie damit gearbeitet habe frage ich mich ob auch ein Anfänger in der Lage ist mit MemBrain zu arbeiten

Das sollte mit Einarbeitung in die Software sehr gut möglich sein, das haben schon sehr viele geschafft

und ob die Software sich dazu eignet...

Die Software eignet sich prinzipiell dazu, es ist vielmehr eine Frage der Qualität und Quantität der vorhandenen Daten. Das bedeutet im Einzelnen:

- Viele Datensätze aus der Vergangenheit (auf was ließe sich denn in diesem Fall zurückgreifen?)
- Einheitlich erfasste Datensätze
- Richtige Datensätze
- Datensätze, die die relevanten Inputs für das Problem enthalten

Bei Prognosen von Handelsmärkten - so auch z.B. die Prognose von Aktienwerten - sieht es meist vor allem beim letzten Punkt sehr dünn aus. Die zu prognostizierenden Werte werden meist von so vielen Einflüssen bestimmt, dass sie gar nicht erfassbar sind bzw. man keine Idee hat, welche davon relevant sind und welche nicht.
Bei Mode kann ich mir das ähnlich diffizil vorstellen... Aber deshalb muss man die Flinte ja nicht gleich ins Korn werfen Wie gesagt: Was wäre denn die verfügbare Datenbasis? Wenn Inhalte vertraulich sind, dann gerne auch als PN oder direkt per E-Mail.

Ich kann nicht programmieren

Das ist kein Problem. Prinzipiell kann man in MemBrain alles per Mausklick erledigen. Die Verwendung eines Skripts empfielt sich zwar sehr bald. Da nimmt man aber etwas fertiges von hier aus dem Forum, das läuft dann so gut wie ohne Anpassungsbedarf ab.

finde das Thema KNN für effizientere Produktions und Sales Forecasting super passend.

Wie gesagt, es wird mit der Datenbasis stehen oder fallen.

Viele Grüße und viel Erfolg

[JuKahn]

Hallo Herr Jetter,
schon mal vielen vielen dank für die schnelle Rückmeldung!!
Also bei den Datensätzen gibt es einige Probleme... Da es jede Saison neue produkte gibt müsste ich im Vornherein erst einmal sortieren welche Produkte sich ähnlich sind und dementsprechend ähnlich verhalten. Zusätzlich gab es letztes Jahr eine Umstellung der Programme und so ist die Vergleichbarkeit auch eher schwierig...
Ich hatte mit meiner Betreuerin besprochen evtl. die Auswertung nur auf Produktgruppenbasis zu machen und nicht für jeden einzelnen Artikel, da das wahrscheinlich zu aufwändig wird...
Ich würde das aber alles einmal bearbeiten und vereinheitlichen, um die Daten dann zu benutzen, ich kann ihnen die dann auch einmal schicken. Bisher habe ich allerdings nur hochverdichtete Daten also "wie viele Teile welcher Produktgruppe befinden sich im Lager, Seit wann und wie alt sind diese und nach geschlecht filterbar aber erstmal nur für das Jahr 2012 und 2013.
Wie Sie schon sagen sind die äußeren Einflüsse sehr schwierig zu erfassen, jedoch würde ich interne Einflüsse wie Stornoquoten und Wachstumsziele gern mit einbringen...

Ich hoffe ich bekomme das alles hin und bin unheimlich dankbar für ihre Unterstützung!!
Viele Grüße
Sobald ich genauere Infos zum Umfang habe melde ich mich nochmal

[JuKahn]

Hallo Herr Jetter,

ich habe mich mit dem Thread von Dinura zum Anfängerproblem auseinander gesetzt und konnte auch alles selber so ausführen, wie Sie es beschrieben hatten, jedoch war die csv Datei nicht mehr im Zip ordner...
Ich hab mich nun mit meinem Betreuer auseinander gesetzt und es soll nach Produktgruppen prognostiziert werden.
Die Datei sende ich Ihnen per pn.
Wenn ich nun diverse Einflüsse habe, wie pflege ich die in das NN ein (kann ich eine große csv benutzen?)
Muss ich die Netzarchitektur selber bauen d.h. ich habe 3000 inputs also muss ich selber 3000 neuronen aufbauen? Oder eher ich basiere meine Daten auf den letzten 24 Monaten also 24 Input Neuronen?
Wie baue ich dann die optimale Architektur oder kann ich ein bereits fertiges Netz nutzen?
Mir ist der ganze Ablauf zum Aufbau nicht richtig klar :/ sorry
Vielleicht haben Sie ja ein bisschen Zeit mir zu helfen

Viele Grüße
Julia

[TJetter]

Hallo Julia,

wie bereits per PN besprochen: Nach Aufbereitung der Daten in Zeitreihen gehts hier weiter:
viewtopic.php?f=13&t=326

Viele Grüße,

[TJetter]

Hallo Julia,

eine Sache noch:
Die Monatsspalte in den Daten (Werte 1 bis 12) sollte für die Verarbeitung durch ein NN ersetzt (umkodiert) werden durch zwei Spalten wie folgt:
1.)

Code: Select all

sin((mon - 1) * 2 * PI / 12)

2.)

Code: Select all

cos((mon - 1) * 2 * PI / 12)

wobei 'mon' der Monat von 1 bis 12 ist.

Der Grund:
Wenn die Werte 1 bis 12 verwendet werden, dann liegt der Dezember (12) unnatürlich weit vom Januar (1) entfernt. Die jahreszeitliche Nähe der Monate zueinander wird also nicht korrekt abgebildet.
Das wird mit der Kodierung als Sinus und Cosinus elegant geändert: Über diese beiden Werte wird der Winkel am Einheitskreis mit einer Periodendauer von 12 abgebildet. Das entspricht in idealer Weise dem Zeiger einer (Jahres-)Uhr.
Viele Grüße