Анализ продаж посевных культур
Введение
Точное прогнозирование продаж - важный и недорогой способ увеличения прибыли, позволяющий снижать влияние рисков на процессы, происходящие внутри агропромышленных компаний. По результатам прогноза открывается возможность моделирования наиболее благоприятной среды для производства и распространения товаров, позволяющая увеличить прибыль. Для построения прогноза продаж посевных культур с учетом факторов влияния можно воспользоваться методами машинного обучения.
Данные
В качестве обучающей выборки были взяты данные продаж подсолнечника за каждый месяц в течение 4 лет. Каждая запись содержит информацию о стоимости одного килограмма продукта (в рублях), количестве центнеров, полученных с гектара (урожайность), данные о средней месячной температуре и количестве осадков, а также об объеме выручки (стоимость), полученной с продажи в данном месяце.
Методы
Существующие исследования в данной сфере выделяют несколько наиболее эффективных и точных методов: метод линейной регрессии, метод случайных лесов и построение прогноза с использованием нейронной сети.
Прогноз
В ходе проведения исследования было разработано приложение для прогнозирования продаж посевных культур.
На основе полученных значений приложение осуществляет построение моделей выбранным методом и выполняет построение графика, позволяющего сопоставить фактические значения объема продаж и прогнозируемые, а также графика, отражающего значения влияющих факторов.
Заключение
Основываясь на результатах прогноза можно выяснить, почему на некоторых полях некоторые культуры растут лучше, вычислить точную стоимость за ц/кг каждого сорта на каждом поле и определить рентабельность инвестиций для выращивания каждого вида сельхозпродукции.