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    Title: 鞋品業銷售預測分析之研究: 以A公司為例
    The Research of Sales Forecasting Analysis : A Case of a Shoe Retailer
    Authors: 呂曉佳
    Lu, Hsiao-Chia
    Contributors: 李易諭
    李建德

    呂曉佳
    Lu, Hsiao-Chia
    Keywords: 鞋品零售業
    銷售預測
    隨機森林
    多元迴歸
    Random Forests
    Date: 2019
    Issue Date: 2020-03-02 11:40:40 (UTC+8)
    Abstract: 良好的銷售預測有助企業減少庫存,對於供應鏈影響重大。尤其是對於銷售品項眾多、庫存壓力龐大的零售業來說,銷售預測更顯重要。近年來,零售業面對租金、人力成本上漲等壓力還有電商的威脅,紛紛探討如何轉型以外,也試圖利用數據建構出消費者特性與預測未來需求。

    本文以銷售預測為研究主題,使用質化與量化兩種方式研究鞋品零售業之個案公司。首先先與公司內部人員進行深度訪談,了解影響銷售額的重要因素,量化則採取隨機森林演算法與多元線性迴歸法,將隨機森林演算法實證於銷售數據上,預測產品可能之銷售量,結果顯示預測準確率佳,但解釋能力不高;多元迴歸模型則將訪談所得之節慶等重要質性因素生成新自變數,結果顯示銷售人員數、節慶與每年銷售額最高的冬天為重要影響因素。
    Reference: 一、中文部分
    于淼(2015)。基於機器學習論的服裝中期銷售預測研究。浙江理工大學紡織工程碩士論文。
    朱燕萍 (2009)。 決策樹法在企業決策中的應用。企業導報(2),頁 78-79。
    吳明隆、張毓仁(2017)。R軟體在決策樹的實務應用。台北市:五南。
    李政賢(2006)。質性研究: 設計與計畫撰寫。台北市:五南。
    肖凱、魏菲、彭昌水 (2012)。 基於R語言的數據挖掘在水環境管理中的應用。長江科學院院報, 29(9),頁 91-94。
    林淑馨(2010)。質性研究 : 理論與實務。臺北市:巨流。
    金浩、高素英 (2002)。 最佳多元線性迴歸模型的選擇。河北工業大學學報, 31(5),頁 10-14。
    柯志賢 (2017)。 全球零售業發展趨勢及轉型策略。勤業眾信通訊(11月號),頁 27-30。
    張云濤、龔玲(2007)。資料探勘原理與技術。臺北市:五南。
    陳時仲(2015)。隨機森林模型效力評估。國立交通大學統計學研究所碩士論文。
    彭昭英、唐麗英(2008)。SAS 1-2-3(第6版)。台北市:儒林。
    曾楚為(2018)。利用資料探勘技術預測顧客購買行為—以連鎖零售業為例。國立台灣大學國際企業管理學系碩士論文。
    辜莉婷(2006)。應用層級式預測理論於電視購物銷售量預測。國立臺灣大學商學研究所碩士論文。
    黃永昌(2019)。打下最紮實的AI基礎:從scikit-learn一步一腳印。臺北市:佳魁資訊。
    廖述賢、溫志皓(2012)。資料探勘理論與應用:以IBM SPSS Modeler 為範例。新北市:博碩文化。
    廖述賢、溫志皓(2019)。資料探勘:人工智慧與機器學習發展以SPSS Modeler為範例。新北市:博碩文化。
    蕭文龍(2009)。多變量分析最佳入門實用書:SPSS+LISREL(第2版)。臺北市:碁峰資訊 。
    謝金青(2011)。社會科學研究法: 論文寫作之理論與實務。新北市:威仕曼文化。
    羅心蓮(2005)。層級式預測方法論-以液晶監視器為例。國立清華大學工業工程與工程管理學系碩士論文。

    二、英文部分
    Agrawal, D., & Schorling, C. (1996). Market share forecasting: An empirical comparison of artificial neural networks and multinomial logit model. Journal of Retailing, 72(4), 383-407.
    Bajari, P., Nekipelov, D., Ryan, S. P., & Yang, M. (2015). Machine learning methods for demand estimation. The American Economic Review, 105(5), 481-485.
    Breiman, L. (1996). Bagging predictors. Machine learning, 24(2), 123-140.
    Ho, T. K. (1998). The random subspace method for constructing decision forests. IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell., 20(8), 832-844.
    Loureiro, A. L. D., Miguéis, V. L., & da Silva, L. F. M. (2018). Exploring the use of deep neural networks for sales forecasting in fashion retail. Decision Support Systems, 114, 81-93.
    Tanizaki, T., Hoshino, T., Shimmura, T., & Takenaka, T. (2019). Demand forecasting in restaurants using machine learning and statistical analysis. Procedia CIRP, 79, 679-683.
    Thomassey, S., & Fiordaliso, A. (2006). A hybrid sales forecasting system based on clustering and decision trees. Decision Support Systems, 42(1), 408-421.
    Varian, H. R. (2014). Big data: New tricks for econometrics. Journal of Economic Perspectives, 28(2), 3-28.
    Wacker, J. G., & Lummus, R. R. (2002). Sales forecasting for strategic resource planning. International Journal of Operations & Production Management, 22(9), 1014-1031.
    Waddell, D., & Sohal, A. S. (1994). Forecasting: The key to managerial decision making. Management Decision, 32(1), 41-49.
    Description: 碩士
    國立政治大學
    企業管理研究所(MBA學位學程)
    1063630201
    Source URI: http://thesis.lib.nccu.edu.tw/record/#G1063630201
    Data Type: thesis
    DOI: 10.6814/NCCU202000252
    Appears in Collections:[企業管理研究所(MBA學位學程)] 學位論文

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