Sales Prediction Analysis in Stop Store

Idioma: inglés

Editorial: LAP LAMBERT Academic Publishing Jul 2023, 2023

6206739279 / 9786206739272

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This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -The sales volume and revenue numbers for each individual product is now tracked by large supermarket run-centers known as Big Marts, in order to forecast possible domestic consumption and revise inventory control. By exploring the database server of the data warehouse, inconsistencies and broad patterns are frequently found. The statistics may be utilised by businesses like Big Mart to forecasting potential product sales using a variety of methods involving machine learning. In this project, we have used multiple machine learning algorithms like Linear Regression, Ridge regression, Lasso Regrssion, Decision Tree Regression, Random Forest Regression, Support Vector Regressor, Adaboost Regressor, XGBoost Regression to predict the sales of the products in the Big Mart. We observe that among the mentioned algorithms XGBoost Regression works best in predicting the sales volume. Hence we have created a model using XGBoost Regression and fine tuned it to further improve the accuracy. 96 pp. Englisch.…

N° de ref. del artículo 9786206739272

Título
Sales Prediction Analysis in Stop Store
Autor
K. Venkata Naganjaneyulu
Editorial
LAP LAMBERT Academic Publishing Jul 2023
Año de publicación
2023
Estado
Neu
Encuadernación
Taschenbuch
Idioma
inglés
ISBN 10
6206739279
ISBN 13
9786206739272
Peso del artículo
161 gramos
Dimensiones
220x150x6 mm

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