从缺货销售交易数据贝叶斯推断到达率与替代行为
应用统计
2016-01-15 v3
摘要
当某商品缺货时，销售交易数据不再反映原始客户需求，因为部分客户未购买而离开，而其他客户以替代产品取代缺货商品。本文我们开发了一个贝叶斯层次模型，用于从销售交易数据及相应库存水平推断潜在的客户到达率与选择模型。该模型使用非齐次泊松过程以允许到达率在一天内变化，并支持多种选择模型。模型参数使用可扩展至大型交易数据库的随机梯度MCMC算法推断。我们将模型拟合至一家本地面包店的数据，表明其能够进行准确的样本外预测，并对丢失的饼干销售提供可操作的洞察。
引用
@article{arxiv.1502.04243,
title = {Bayesian Inference of Arrival Rate and Substitution Behavior from Sales Transaction Data with Stockouts},
author = {Benjamin Letham and Lydia M. Letham and Cynthia Rudin},
journal= {arXiv preprint arXiv:1502.04243},
year = {2016}
}