https://www.google.co.kr/amp/s/amp.ft.com/content/abc231ac-c288-11e9-a8e9-296ca66511c9 그래 바로 이거야

https://peerj.com/preprints/27712.pdf 불러오는 중입니다... "Sales forecasting using multivariate long short term memory network models" only history data만 가지고도 LSTM 모델을 써서 sales forecasting을 한다 Feature 선정 (유의미했던 변수 promotion availability and school holiday information 라고 합니다)부터 min-max scalining을 했다는 점 hyperparameter optimization을 적용한 점 이 모든 걸 제1저자인 Suleka Helmini 님의 github에서 python 코드를 확인할 수 있다 https:/..

"Auto-classification of NAVER Shopping Product Categories using TensorFlow"(English) 출처 : https://d2.naver.com/helloworld/1264836 불러오는 중입니다... Multi Input Model – Product Misc. Information 카테고리 자동 매칭을 위해서는 상품명을 사용한 모델과 이미지를 사용한 모델을 별개로 만들어 학습시킬 수 있다. 하지만 상품명과 이미지는 하나의 상품에 관련된 데이터이기 때문에 같이 학습하면 모델의 정확도가 향상된다. 상품명과 이미지뿐만 아니라 다음 그림과 같이 상품이 부가적으로 가지고 있는 브랜드, 메이커, 원본 이미지 비율, 업체에서 사용하는 카테고리, 상품의 최저가까지..

Cume Weighted Weeks (“CWW” in Nielsen, “Wtd Wks” in IRI) “Cume” is short for Cumulative. This is the most comprehensive merchandising measure, taking into account both the reach and frequency of merchandising support. It should always be stated relative to the length of the period you are talking about: “Brand X got 14.2 CWW of Feature in the most recent 52 weeks” or “Category Y got 2.8 CWW of m..

Price and Promotion Solution Design and Predictive Modeling 사례 Choosing the use case The price management process has to deal with many variables and use cases because pricing typically has a complex structure. As a basic example, consider a retailer who buys a certain product from a supplier at a supplier price, adds a markup to obtain a list price, optionally applies one or more markdowns, and..