Анализ и прогнозирование продаж ИТ-оборудования Российского производства корпоративным заказчикам с помощью методов машинного обучения
В статье содержится разработка модели прогнозирования продаж с использованием методов машинного обучения. Рассмотрена современная система продаж ИТ-оборудования корпоративным заказчикам, проводится обзор составляющих ИТ-инфраструктуры предприятия и проанализирована тема импортозамещения в данной сфере. Так же рассматривается процесс моделирования уровня продаж, разбираются методы машинного обучения, производится их сравнение, строятся модели по выбранным методам. Практическая реализация произведена на языке программирования Python в облачной среде google colab.
Ключевые слова: ИТ-инфраструктура, импортозамещение, прогнозирования, временные ряды, модель SARIMA, Python.
Содержание не найдено
Литература
1. Елисеева И. И., Курышева С. В., Костеева Т. В., Эконометрика. Под ред. И. И. Елисеевой. – 2-е изд., перераб. и доп. – М.; Финансы и статистика, 2005. – 576с.: ил
2. Олейник А.И., Сизов А.В., ИТ – инфраструктура, учебно-методическое пособие, Москва, 2012
3. Чучуева И.А. МОДЕЛЬ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ ПО ВЫБОРКЕ МАКСИМАЛЬНОГО ПОДОБИЯ, диссертация… канд. тех. наук / Московский государственный технический университет им. Н.Э. Баумана. Москва, 2012.
Вендоры являются ключевым звеном в бизнес-цепочке вместе с дистрибьюторами и реселлерами (системными интеграторами). Чаще всего основные задачи вендорских компаний — производство, продвижение и распределение своего товара на рынке. В классической цепочке реализации товаров компания-производитель возлагает обязанности поиска каналов сбыта на дистрибьютор, последний находит дилеров и поставляет им продукцию для продажи конечн