Microsoft Time Series Algorithm

Hôm nay tôi chia sẻ một ít kiến thức về data mining. Chủ đề là Microsoft Time Series Algorithm.

Giả sử bạn điều hành một cửa hàng bán lẻ và đang quản lý hàng tồn kho của mỗi sản phẩm đang bán. Bạn biết rằng vào mỗi cuối tuần, người ta mua thêm rượu, vì thế bạn đặt hàng nhiều hơn và bảo nhà cung cấp của bạn đưa đến một lượng hàng cố định vào mỗi tuần.

Valentine's Day đến, bạn biết rằng sẽ có nhiều nhu cầu về rượu hơn, vì thế bạn đặt hàng nhiều hơn định kỳ. Một loại rượu mới, chỉ mới bán được vài tuần, nhưng bạn biết rằng những loại rượu khác trong vùng đang được bán như thế nào, và bạn dự đoán được bao nhiêu lợi nhuận của loại rượu này có thể đạt được, và đặt hàng cho nó luôn.

Trong mỗi trường hợp, bạn đang làm Time Series Analysis. Bạn sử dụng dữ liệu bán hàng lịch sử của doanh số sản phẩm để dự đoán lượng hàng cần trữ trong kho.

Việc phân tích này ta có thể làm với SQL Server Analysis Services.

Nguyên văn bằng tiếng anh như sau:

Suppose you are running a retail store and are managing the inventory of each of the products you stock. You know that at the end of the week, people buy more wine, so you put in an extra order and tell your supplier to send the same amount each week. Approaching Valentine’s Day, you know that there will be some extra demand, so you order even more for that period. A new, promising winery has only been on the shelves a few weeks, but you see how other wineries from the same region are doing, so you guesstimate how much of that brand to order as well. Also, as wine sales increase, so do sales of cheeses, breads, and gourmet foods, so you increase those orders by a similar amount.

In each of these cases, you are doing time series analysis. You are using the past sales history of product sales to predict future inventory needs. You automatically apply seasonality, including weekly periods and annual events—you even adapt behavior of existing product sales to predict the volume of new sales.