CUỘC THI ENTROPY - KHAI PHÁ DỮ LIỆU – 1. Sales ~ [ Prom + Adv + Index ]

View Github Repository Open presentation in a new window

duyetdev

See all presentation from duyetdev

CUỘC THI ENTROPY - KHAI PHÁ DỮ LIỆU – 1. Sales ~ [ Prom + Adv + Index ]

0 0

entropy-talk

Entropy Final Round

On Github duyetdev / entropy-talk

CUỘC THI ENTROPY - KHAI PHÁ DỮ LIỆU

Lê Văn Duyệt - A021 02/07/2016

Công ty QK sản xuất thịt trộn. Giám đốc thương mại cần xem xét lại kế hoạch kinh doanh.

Dự đoán doanh thu bán hàng, kinh phí cho khuyến mãi và quảng cáo năm sau.

Dự đoán doanh thu bán hàng, kinh phí cho khuyến mãi và quảng cáo năm sau. Những gì chúng ta có là chi phí khuyến mãi và QC.
Ở đây ta có bảng số liệu về doanh thu từng quý trong năm, kèm theo là các chi phí .....

Có nhiều câu hỏi được đặt ra

  • Chưa thể xác định là quảng cáo hay khuyến mãi là tốt.
  • KM và QC là lãng phí (và giảm doanh số)
  • Thị trường "phản chu kì" và có tính mùa vụ
Thực sự có rất nhiều khó khăn trong bảng số liệu

Các yếu tố ảnh hưởng?

  • Quảng cáo
  • Khuyến mãi
  • Chỉ số
  • Mùa vụ
  • ...
Vậy các yếu tố nào đã ảnh hưởng đến doanh thu? Sales được giả định là một hàm bị ảnh hưởng bởi chi phí quảng cáo, khuyến mãi và các điều kiện khác như chỉ số kinh tế (index), mùa vụ, ... Thí sinh thử nghiệm mô hình ở nhiều trường hợp khác nhau, với các yếu tố khác nhau ảnh hưởng, các yếu tố này có ý nghĩa, và lựa chọn ra các trường hợp tốt nhất

1. Sales ~ [ Prom + Adv + Index ]

TH1: Giả định doanh thu bị ảnh hưởng bởi quảng cáo, khuyến mãi và chỉ số kinh tế thị trường.

2. Sales ~ [ Prom + Adv + Index + Season ]

TH2: Giả định doanh thu bị ảnh hưởng bởi quảng cáo, khuyến mãi, chỉ số thị trường và yếu tố mùa vụ (nóng/lạnh).

3. Sales ~ [ Prom + Adv + Index + Season + Prev.Prom + Prev.Adv ]

TH3: Tương tự TH2, nhưng xét thêm yếu tố ảnh hưởng của quảng cáo và khuyến mãi kéo dài đến quý tiếp theo

4. Sales ~ [ Prom + Adv + Index + Season + Prev.Prom x2 + Prev.Adv x2 ]

TH4: Tương tự TH3, yếu tố ảnh hưởng của quảng cáo và khuyến mãi kéo dài đến tận 2 quý tiếp theo

Giả thiết 1

R2 = 0.60585968

Giả thiết 2

Để đưa ra giả thiết mùa có tham gia ảnh hưởng. Ở đây sử dụng thêm 1 biến dummy, là season. Mô tả mùa lạnh là 1, nóng => 0

Giả thiết 2

R2 = 0.624076656

Để đưa ra giả thiết mùa có tham gia ảnh hưởng. Ở đây sử dụng thêm 1 biến dummy, là season. Mô tả mùa lạnh là 1, nóng => 0

Giả thiết 3

Xay dung cot moi, lay gia tri bang gia tri cua thang truoc do Herman J. Bierens

Giả thiết 3

Xay dung cot moi, lay gia tri bang gia tri cua thang truoc do Herman J. Bierens

Giả thiết 3

R2 = 0.90181253

Giả thiết 4

R2 = 0.918456682

TH3 TH4 $$R^2$$ 0.90181253 0.918456682 $$\bar{R}^2$$ 0.867158129 0.874966913 So sánh trong các trường hợp, em sử dụng chỉ số R^2 để so sánh ( tổng bình phương sai số dự báo nhỏ) hay nói cách khác độ phù hợp của mô hình đối với dữ liệu càng lớn Tuy nhiên một tính chất đặc trưng quan trọng của là nó có xu hướng tăng khi số biến giải thích trong mô hình tăng lên. Sử dụng thêm chỉ số R^2 gạch đầu (trị thống kê hiệu chỉnh)

TH4

Quan sát thấy Prev2Prom và Prev2Adv có P-value khá cao. nên ảnh hưởng đến độ chính xác và không có ý nghĩa nhiều trong thống kê. Có thể suy ra rằng 2 ảnh hưởng có QC có ảnh hưởng nhưng k kéo dài quá lâu. ==> Điều này cũng hợp lý. Bỏ 2 giá trị này ra

Mô hình:

Sales = 755,65 + 6,54Prom + 2,52Adv − 4,95Index + 66,6 Season − 3,49PrevProm + 2,87PrevAdv

Nhìn vào mô hình thấy được ảnh hưởng của KM > QC. ...

Quảng cáo hay Khuyến mãi?

Sales = 755,65 + 6,54 Prom + 2,52 Adv + ...

Thị trường phản chu kỳ?

Sales = 755,65 + 6,54 Prom + 2,52 Adv − 4,95 Index + ...

Nhìn vào mô hình hồi quy ta có thể dễ dàng thấy doanh thu đi ngược lại với điều kiện thị trường (chỉ số kinh tế), tham số index mang hệ số âm. Thịt trộn rẻ tiền hơn các loại thực phẩm khác, sản phẩm bán tốt hơn trong thời kỳ kinh tế đi xuống. Ta kết luận được thị trường thịt trộn là thị trường “phản chu kỳ” (counter-cyclical

Mùa vụ (nóng/lạnh)

Sales = 755,65 + ... − 4,95Index + 66,6 Season + ...

THANK YOU

1
CUỘC THI ENTROPY - KHAI PHÁ DỮ LIỆU Lê Văn Duyệt - A021 02/07/2016