M5 竞赛数据的代表性探究
应用统计
2021-08-03 v2 机器学习
摘要
M5 竞赛的主要目标是预测 Walmart 的分层单位销售额，评估该领域预测方法的准确性和不确定性，以识别最佳实践并突出其实际意义。然而，M5 竞赛的发现能否被零售企业推广和利用，以更好地支持其决策和运营，取决于 M5 数据在多大程度上与在不同地区运营、销售不同类产品并考虑不同营销策略的零售商的单位销售数据足够相似。为回答此问题，我们分析 M5 时间序列的特征，并使用特征空间将其与两家杂货零售商（即 Corporación Favorita 和一家大型希腊超市连锁店）的特征进行比较。我们的结果表明，所考察的数据集之间仅存在微小差异，支持了 M5 数据的代表性。
引用
@article{arxiv.2103.02941,
title = {Exploring the representativeness of the M5 competition data},
author = {Evangelos Theodorou and Shengjie Wang and Yanfei Kang and Evangelos Spiliotis and Spyros Makridakis and Vassilios Assimakopoulos},
journal= {arXiv preprint arXiv:2103.02941},
year = {2021}
}