システム概要

  小売業のPOSデータと外部から取得する天気情報、トレンド情報を活用し、店舗全体、各商品の売上を予測するシステム。過去の売上分析、トレンド分析にも活用できる。

クライアント

  文房具販売

システム導入後の効果

   適切なタイミングで商品を発注でき、不良在庫と売り逃しを低減し、利益の5%程度向上しました。

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技術

• 予測エンジン: RNNモデル、LightGBMモデル

• フレームワーク：Keras, Flask

• 言語: Python

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開発規模

  2人 x 4ヶ月