Реферат на тему: Разработка предсказательной модели динамического ценообразования для селлера на маркетплейсе Wildberries
- 19670 символов
- 10 страниц
Список источников
- 1.ЭКОНОМИКО-МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ ОПТИМИЗАЦИИ ВЗАИМОДЕЙСТВИЯ ПРОИЗВОДСТВЕННЫХ ПРЕДПРИЯТИЙ И ТОРГОВО-СБЫТОВЫХ … ... развернуть
- 2.АНАЛИЗ ВЛИЯНИЯ ЭЛЕКТРОННЫХ ТОРГОВЫХ ПЛОЩАДОК НА СТОИМОСТЬ РЕАЛИЗАЦИИ ТОВАРОВ ... развернуть
Цель работы
Целью исследования является разработка и тестирование модели динамического ценообразования, основанной на алгоритмах машинного обучения, которая будет учитывать влияние различных факторов на ценообразование и обеспечивать прогнозирование оптимальных цен для товаров селлеров на маркетплейсе Wildberries.
Основная идея
Идея разработки предсказательной модели динамического ценообразования заключается в создании инструмента, который позволит селлерам на маркетплейсе Wildberries эффективно управлять ценами на свои товары в зависимости от различных факторов, таких как спрос, конкуренция и сезонность. Это позволит не только повысить конкурентоспособность, но и оптимизировать прибыль.
Проблема
Современные селлеры на маркетплейсах, таких как Wildberries, сталкиваются с вызовами, связанными с изменением спроса и предложений, а также с активной конкуренцией. Неспособность адаптировать цены в зависимости от этих факторов может привести к снижению конкурентоспособности и потере прибыли.
Актуальность
Актуальность данной темы обусловлена растущей популярностью маркетплейсов и необходимостью для селлеров иметь эффективные инструменты для управления ценами. Использование предсказательных моделей на основе машинного обучения позволяет более точно прогнозировать изменения цен и адаптироваться к рыночным условиям.
Задачи
- 1. Анализ факторов, влияющих на динамическое ценообразование на маркетплейсе Wildberries.
- 2. Изучение существующих алгоритмов машинного обучения, применимых для предсказания цен.
- 3. Разработка предсказательной модели динамического ценообразования.
- 4. Тестирование модели на реальных данных и оценка её эффективности.
Глава 1. Факторы, влияющие на динамическое ценообразование
В первой главе мы проанализировали факторы, влияющие на динамическое ценообразование на маркетплейсе Wildberries. Были рассмотрены рыночная среда, сезонные колебания спроса и влияние акций на ценообразование. Это исследование дало представление о том, какие переменные необходимо учитывать при разработке модели. Понимание этих факторов поможет селлерам более эффективно управлять ценами. Таким образом, первая глава подготовила почву для дальнейшего изучения алгоритмов машинного обучения.
Aaaaaaaaa aaaaaaaaa aaaaaaaa
Aaaaaaaaa
Aaaaaaaaa aaaaaaaa aa aaaaaaa aaaaaaaa, aaaaaaaaaa a aaaaaaa aaaaaa aaaaaaaaaaaaa, a aaaaaaaa a aaaaaa aaaaaaaaaa.
Aaaaaaaaa
Aaa aaaaaaaa aaaaaaaaaa a aaaaaaaaaa a aaaaaaaaa aaaaaa №125-Aa «Aa aaaaaaa aaa a a», a aaaaa aaaaaaaaaa-aaaaaaaaa aaaaaaaaaa aaaaaaaaa.
Aaaaaaaaa
Aaaaaaaa aaaaaaa aaaaaaaa aa aaaaaaaaaa aaaaaaaaa, a aa aa aaaaaaaaaa aaaaaaaa a aaaaaa aaaa aaaa.
Aaaaaaaaa
Aaaaaaaaaa aa aaa aaaaaaaaa, a aaa aaaaaaaaaa aaa, a aaaaaaaaaa, aaaaaa aaaaaa a aaaaaa.
Aaaaaa-aaaaaaaaaaa aaaaaa
Aaaaaaaaaa aa aaaaa aaaaaaaaaa aaaaaaaaa, a a aaaaaa, aaaaa aaaaaaaa aaaaaaaaa aaaaaaaaa, a aaaaaaaa a aaaaaaa aaaaaaaa.
Aaaaa aaaaaaaa aaaaaaaaa
- Aaaaaaaaaa aaaaaa aaaaaa aaaaaaaaa (aaaaaaaaaaaa);
- Aaaaaaaaaa aaaaaa aaaaaa aa aaaaaa aaaaaa (aaaaaaa, Aaaaaa aaaaaa aaaaaa aaaaaaaaaa aaaaaaaaa);
- Aaaaaaaa aaa aaaaaaaa, aaaaaaaa (aa 10 a aaaaa 10 aaa) aaaaaa a aaaaaaaaa aaaaaaaaa;
- Aaaaaaaa aaaaaaaaa aaaaaaaaa (aa a aaaaaa a aaaaaaaaa, aaaaaaaaa aaa a a.a.);
🔒
Нравится работа?
Жми «Открыть» — и она твоя!
Глава 2. Алгоритмы машинного обучения для прогнозирования цен
Во второй главе мы провели обзор алгоритмов машинного обучения, подходящих для прогнозирования цен. Были рассмотрены их особенности и определены наиболее эффективные методы для данной задачи. Мы обосновали выбор конкретной модели, которая будет использоваться в разработке предсказательной модели динамического ценообразования. Это исследование позволило нам понять, какие технологии могут быть применены для повышения точности прогнозирования. Таким образом, вторая глава подготовила нас к практическому этапу разработки модели.
Aaaaaaaaa aaaaaaaaa aaaaaaaa
Aaaaaaaaa
Aaaaaaaaa aaaaaaaa aa aaaaaaa aaaaaaaa, aaaaaaaaaa a aaaaaaa aaaaaa aaaaaaaaaaaaa, a aaaaaaaa a aaaaaa aaaaaaaaaa.
Aaaaaaaaa
Aaa aaaaaaaa aaaaaaaaaa a aaaaaaaaaa a aaaaaaaaa aaaaaa №125-Aa «Aa aaaaaaa aaa a a», a aaaaa aaaaaaaaaa-aaaaaaaaa aaaaaaaaaa aaaaaaaaa.
Aaaaaaaaa
Aaaaaaaa aaaaaaa aaaaaaaa aa aaaaaaaaaa aaaaaaaaa, a aa aa aaaaaaaaaa aaaaaaaa a aaaaaa aaaa aaaa.
Aaaaaaaaa
Aaaaaaaaaa aa aaa aaaaaaaaa, a aaa aaaaaaaaaa aaa, a aaaaaaaaaa, aaaaaa aaaaaa a aaaaaa.
Aaaaaa-aaaaaaaaaaa aaaaaa
Aaaaaaaaaa aa aaaaa aaaaaaaaaa aaaaaaaaa, a a aaaaaa, aaaaa aaaaaaaa aaaaaaaaa aaaaaaaaa, a aaaaaaaa a aaaaaaa aaaaaaaa.
Aaaaa aaaaaaaa aaaaaaaaa
- Aaaaaaaaaa aaaaaa aaaaaa aaaaaaaaa (aaaaaaaaaaaa);
- Aaaaaaaaaa aaaaaa aaaaaa aa aaaaaa aaaaaa (aaaaaaa, Aaaaaa aaaaaa aaaaaa aaaaaaaaaa aaaaaaaaa);
- Aaaaaaaa aaa aaaaaaaa, aaaaaaaa (aa 10 a aaaaa 10 aaa) aaaaaa a aaaaaaaaa aaaaaaaaa;
- Aaaaaaaa aaaaaaaaa aaaaaaaaa (aa a aaaaaa a aaaaaaaaa, aaaaaaaaa aaa a a.a.);
🔒
Нравится работа?
Жми «Открыть» — и она твоя!
Глава 3. Разработка и тестирование предсказательной модели
В третьей главе мы описали процесс разработки и тестирования предсказательной модели динамического ценообразования. Мы рассмотрели этапы сбора данных, обучения и валидации модели, а также провели тестирование на реальных данных. Результаты тестирования позволили оценить эффективность модели и выявить её сильные и слабые стороны. Это исследование дало представление о том, как модель может быть применена на практике. Таким образом, третья глава завершает исследование и подводит итоги проделанной работы.
Aaaaaaaaa aaaaaaaaa aaaaaaaa
Aaaaaaaaa
Aaaaaaaaa aaaaaaaa aa aaaaaaa aaaaaaaa, aaaaaaaaaa a aaaaaaa aaaaaa aaaaaaaaaaaaa, a aaaaaaaa a aaaaaa aaaaaaaaaa.
Aaaaaaaaa
Aaa aaaaaaaa aaaaaaaaaa a aaaaaaaaaa a aaaaaaaaa aaaaaa №125-Aa «Aa aaaaaaa aaa a a», a aaaaa aaaaaaaaaa-aaaaaaaaa aaaaaaaaaa aaaaaaaaa.
Aaaaaaaaa
Aaaaaaaa aaaaaaa aaaaaaaa aa aaaaaaaaaa aaaaaaaaa, a aa aa aaaaaaaaaa aaaaaaaa a aaaaaa aaaa aaaa.
Aaaaaaaaa
Aaaaaaaaaa aa aaa aaaaaaaaa, a aaa aaaaaaaaaa aaa, a aaaaaaaaaa, aaaaaa aaaaaa a aaaaaa.
Aaaaaa-aaaaaaaaaaa aaaaaa
Aaaaaaaaaa aa aaaaa aaaaaaaaaa aaaaaaaaa, a a aaaaaa, aaaaa aaaaaaaa aaaaaaaaa aaaaaaaaa, a aaaaaaaa a aaaaaaa aaaaaaaa.
Aaaaa aaaaaaaa aaaaaaaaa
- Aaaaaaaaaa aaaaaa aaaaaa aaaaaaaaa (aaaaaaaaaaaa);
- Aaaaaaaaaa aaaaaa aaaaaa aa aaaaaa aaaaaa (aaaaaaa, Aaaaaa aaaaaa aaaaaa aaaaaaaaaa aaaaaaaaa);
- Aaaaaaaa aaa aaaaaaaa, aaaaaaaa (aa 10 a aaaaa 10 aaa) aaaaaa a aaaaaaaaa aaaaaaaaa;
- Aaaaaaaa aaaaaaaaa aaaaaaaaa (aa a aaaaaa a aaaaaaaaa, aaaaaaaaa aaa a a.a.);
🔒
Нравится работа?
Жми «Открыть» — и она твоя!
Заключение
Для решения проблемы динамического ценообразования необходимо внедрение предсказательной модели, которая будет учитывать влияние различных факторов на цены. Селлерам рекомендуется использовать алгоритмы машинного обучения для более точного прогнозирования и адаптации цен. Также важно регулярно обновлять модель на основе новых данных, чтобы поддерживать её актуальность. Интеграция данной модели в бизнес-процессы селлеров может привести к увеличению их прибыли и улучшению конкурентоспособности. Важно продолжать исследование в этой области, чтобы улучшать и адаптировать модели к меняющимся рыночным условиям.
Aaaaaaaaa aaaaaaaaa aaaaaaaa
Aaaaaaaaa
Aaaaaaaaa aaaaaaaa aa aaaaaaa aaaaaaaa, aaaaaaaaaa a aaaaaaa aaaaaa aaaaaaaaaaaaa, a aaaaaaaa a aaaaaa aaaaaaaaaa.
Aaaaaaaaa
Aaa aaaaaaaa aaaaaaaaaa a aaaaaaaaaa a aaaaaaaaa aaaaaa №125-Aa «Aa aaaaaaa aaa a a», a aaaaa aaaaaaaaaa-aaaaaaaaa aaaaaaaaaa aaaaaaaaa.
Aaaaaaaaa
Aaaaaaaa aaaaaaa aaaaaaaa aa aaaaaaaaaa aaaaaaaaa, a aa aa aaaaaaaaaa aaaaaaaa a aaaaaa aaaa aaaa.
Aaaaaaaaa
Aaaaaaaaaa aa aaa aaaaaaaaa, a aaa aaaaaaaaaa aaa, a aaaaaaaaaa, aaaaaa aaaaaa a aaaaaa.
Aaaaaa-aaaaaaaaaaa aaaaaa
Aaaaaaaaaa aa aaaaa aaaaaaaaaa aaaaaaaaa, a a aaaaaa, aaaaa aaaaaaaa aaaaaaaaa aaaaaaaaa, a aaaaaaaa a aaaaaaa aaaaaaaa.
Aaaaa aaaaaaaa aaaaaaaaa
- Aaaaaaaaaa aaaaaa aaaaaa aaaaaaaaa (aaaaaaaaaaaa);
- Aaaaaaaaaa aaaaaa aaaaaa aa aaaaaa aaaaaa (aaaaaaa, Aaaaaa aaaaaa aaaaaa aaaaaaaaaa aaaaaaaaa);
- Aaaaaaaa aaa aaaaaaaa, aaaaaaaa (aa 10 a aaaaa 10 aaa) aaaaaa a aaaaaaaaa aaaaaaaaa;
- Aaaaaaaa aaaaaaaaa aaaaaaaaa (aa a aaaaaa a aaaaaaaaa, aaaaaaaaa aaa a a.a.);
🔒
Нравится работа?
Жми «Открыть» — и она твоя!
Уникальный реферат за 5 минут с актуальными источниками!
Укажи тему
Проверь содержание
Утверди источники
Работа готова!
Как написать реферат с Кампус за 5 минут
Шаг 1
Вписываешь тему
От этого нейросеть будет отталкиваться и формировать последующие шаги
Примеры рефератов по экономике
Реферат на тему: Древнегреческая экономическая мысль: сравнительный анализ Аристотеля и Ксенофонта. Аристотель как основоположник экономической науки. Теория справедливости. Его труды. Никомахова этика. Ксенофонт: его труды и концепции.
29910 символов
15 страниц
Экономика
88% уникальности
Реферат на тему: Массовое производство автомобилей и развитие автомобильной инфраструктуры. Мотель как новый тип средства размещения
29888 символов
16 страниц
Экономика
95% уникальности
Реферат на тему: Финансовые особенности потребительских кооперативов
23016 символов
12 страниц
Экономика
92% уникальности
Реферат на тему: Сущность понятия финансовая грамотность в общем и младших школьников в частности
18740 символов
10 страниц
Экономика
84% уникальности
Реферат на тему: Проект организации реализации инвестиционно-строительной программы
29295 символов
15 страниц
Экономика
97% уникальности
Реферат на тему: Проблемы инноваций в развивающихся странах
18620 символов
10 страниц
Экономика
94% уникальности
Не только рефераты
ИИ для любых учебных целей
Научит решать задачи
Подберет источники и поможет с написанием учебной работы
Исправит ошибки в решении
Поможет в подготовке к экзаменам
Библиотека с готовыми решениями
Свыше 1 млн. решенных задач
Больше 150 предметов
Все задачи решены и проверены преподавателями
Ежедневно пополняем базу
Бесплатно
0 p.
Бесплатная AI каждый день
Бесплатное содержание текстовой работы
Алексей
СПбГЭУ
Использование нейросети для написания реферата по культурологии значительно облегчило мой учебный процесс. Система предоставила глубокий анализ темы, учитывая исторические и культурные контексты. Однако, полагаться на нейросеть полностью не стоит, важно добавить собственное видение и критический анализ.
Алексей
СПбГУ
Очень выручила перед зачётом. Нейросеть помогла с анализом современной политической ситуации, реферат зашёл на ура.
Виктория
ИГУ
Отличный инструмент для быстрого поиска информации. Реферат по эвакуации на объектах защитили на "отлично".
Александр
МЧС Академия
Нейросеть помогла собрать реферат по профилактике пожаров. Информация актуальная и понятная, преподаватель отметил.
Ольга
НИУ ВШЭ
Интересный сервис оказался, получше чем просто на open ai, например, работы делать. Хотела у бота получить готовый реферат, он немного подкачал, текста маловато и как-то не совсем точно в тему попал. Но для меня сразу нашелся профи, который мне и помог все написать так, как нужно было. Классно, что есть человек, который страхует бота, а то бы ушла ни с чем, как с других сайтов.
Марина
ТомГУ
Нейросеть оказалась настоящей находкой! Помогла написать реферат по квантовой механике, все было на уровне.