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Optimizing Sales Forecasting, Inventory, Pricing and Sourcing Decisions
Concepts associés (53)
Prévision d'ensembles
vignette|En haut: Modèle déterministe du WRF pour la prévision de trajectoire de l'ouragan Rita en 2005. En bas : Dispersion des différents modèles utilisés par le National Hurricane Center pour la même tempête. La prévision d'ensembles est une méthode de prévision numérique du temps utilisé pour tenter de générer un échantillon représentatif des états futurs possibles d'un système dynamique. En effet, ni les observations, ni l'analyse, ni le modèle de prévision ne sont parfaits et la dynamique atmosphérique est très sensible, dans certaines conditions, à la moindre fluctuation.
Cross elasticity of demand
In economics, the cross (or cross-price) elasticity of demand measures the effect of changes in the price of one good on the quantity demanded of another good. This reflects the fact that the quantity demanded of good is dependent on not only its own price (price elasticity of demand) but also the price of other "related" good. The cross elasticity of demand is calculated as the ratio between the percentage change of the quantity demanded for a good and the percentage change in the price of another good, ceteris paribus:The sign of the cross elasticity indicates the relationship between two goods.
ARMA
En statistique, les modèles ARMA (modèles autorégressifs et moyenne mobile), ou aussi modèle de Box-Jenkins, sont les principaux modèles de séries temporelles. Étant donné une série temporelle , le modèle ARMA est un outil pour comprendre et prédire, éventuellement, les valeurs futures de cette série. Le modèle est composé de deux parties : une part autorégressive (AR) et une part moyenne-mobile (MA). Le modèle est généralement noté ARMA(,), où est l'ordre de la partie AR et l'ordre de la partie MA.
Problème du vendeur de journaux
Le problème dit « problème du vendeur de journaux » est un modèle mathématique simple en recherche opérationnelle (microéconomie) concernant le volume économiquement optimal du stock d’un bien qui sera proposé à une demande aléatoire. L’analyse de ce problème académique montre que, lorsque des phénomènes stochastiques interviennent dans les données d’un problème d’optimisation, le fait de remplacer ces variables aléatoires par leurs espérances respectives dénature les résultats et conduit à une sous-optimisation.
Réseau neuronal convolutif
En apprentissage automatique, un réseau de neurones convolutifs ou réseau de neurones à convolution (en anglais CNN ou ConvNet pour convolutional neural networks) est un type de réseau de neurones artificiels acycliques (feed-forward), dans lequel le motif de connexion entre les neurones est inspiré par le cortex visuel des animaux. Les neurones de cette région du cerveau sont arrangés de sorte qu'ils correspondent à des régions qui se chevauchent lors du pavage du champ visuel.
Élasticité (économie)
vignette|Elasticity-elastic En économie, l'élasticité mesure la variation d'une grandeur provoquée par la variation d'une autre grandeur. Ainsi, pour un produit donné, lorsque les volumes demandés augmentent de 15 % quand le prix de vente baisse de 10 %, l'élasticité de la demande par rapport au prix de vente est le quotient de la variation de la demande rapporté à la variation de prix de vente, soit -1,5 = (15 % / -10 %). Ici toute baisse de prix provoque une augmentation plus importante des quantités vendues.
Inventory theory
Material theory (or more formally the mathematical theory of inventory and production) is the sub-specialty within operations research and operations management that is concerned with the design of production/inventory systems to minimize costs: it studies the decisions faced by firms and the military in connection with manufacturing, warehousing, supply chains, spare part allocation and so on and provides the mathematical foundation for logistics.
Réseau de neurones récurrents
Un réseau de neurones récurrents (RNN pour recurrent neural network en anglais) est un réseau de neurones artificiels présentant des connexions récurrentes. Un réseau de neurones récurrents est constitué d'unités (neurones) interconnectées interagissant non-linéairement et pour lequel il existe au moins un cycle dans la structure. Les unités sont reliées par des arcs (synapses) qui possèdent un poids. La sortie d'un neurone est une combinaison non linéaire de ses entrées.
Price elasticity of supply
The price elasticity of supply (PES or Es) is a measure used in economics to show the responsiveness, or elasticity, of the quantity supplied of a good or service to a change in its price. Price elasticity of supply, in application, is the percentage change of the quantity supplied resulting from a 1% change in price. Alternatively, PES is the percentage change in the quantity supplied divided by the percentage change in price. When PES is less than one, the supply of the good can be described as inelastic.
Bruit de mesure
En métrologie, le bruit de mesure est l'ensemble des signaux parasites qui se superposent au signal que l'on cherche à obtenir au moyen d'une mesure d'un phénomène physique. Ces signaux sont une gêne pour la compréhension de l'information que le signal transporte. La métrologie vise donc notamment à connaître leurs origines et à les caractériser, afin de les éliminer et d'obtenir le signal d'origine aussi distinctement que possible. La source du bruit d'origine externe est externe au système physique générant le signal utile et agit par influence sur celui-ci.