Previsão de Vendas Baseada em Abordagem de Aprendizado de Máquina: Máquina de Vetores de Suporte, Xgboost e Floresta Aleatória

Vivendo na era digital, a introdução da Internet e do comércio eletrônico trouxe aos consumidores conveniência e opções. Como mais pessoas estão acostumadas a comprar na Internet, as empresas de comércio eletrônico devem ser capazes de prever a demanda dos consumidores ao enfrentar a feroz competição no mercado em rápido crescimento. Portanto, o contexto de um mercado altamente competitivo e em rápida mudança demonstrou a importância da previsão de vendas para uma empresa. Um resultado preciso da previsão de vendas pode fornecer às empresas uma base para decisões de negócios. Estudos anteriores sobre abordagens de aprendizado de máquina utilizadas para previsão de vendas incluem técnicas como mineração de dados, aprendizado profundo e análise de séries temporais, para melhorar o desempenho dos modelos de previsão. Além disso, os pesquisadores desenvolvem modelos de previsão para indústrias, regiões específicas, etc. Através de estudos e inovações contínuas, com o apoio de mais fontes de dados, a previsão de vendas baseada em aprendizado de máquina promoverá a eficiência e o valor para as empresas. Este artigo tem como objetivo estudar a importância da previsão de vendas baseada em aprendizado de máquina, bem como analisar o princípio, as vantagens e limitações de três abordagens comuns de aprendizado de máquina: máquina de vetores de suporte, XGBoost e floresta aleatória.