Pricing recommendation by applying statistical modeling techniques
Visualitza/Obre
Estadístiques de LA Referencia / Recolecta
Inclou dades d'ús des de 2022
Cita com:
hdl:2117/109814
Tipus de documentProjecte Final de Màster Oficial
Data2017-07
Condicions d'accésAccés obert
Tots els drets reservats. Aquesta obra està protegida pels drets de propietat intel·lectual i
industrial corresponents. Sense perjudici de les exempcions legals existents, queda prohibida la seva
reproducció, distribució, comunicació pública o transformació sense l'autorització del titular dels drets
Abstract
The objective of this Master Degree’s Thesis is to contribute to the Dynamic Pricing
Tool from EY’s Advisory & Advanced Analytics Department. The contribution
consists in two areas: Prediction and Optimization. A product portfolio’s history
of prices are used to compute demand predictive models for each product based
on prices, to further pass them through an optimization process to maximize the
revenue. By utilizing Machine Learning tools as Feature Engineering and stateof-the-art
prediction models such as XGBoost, an improvement of the Forecast
Accuracy is achieved. Then, by using the already computed predictive models,
Simulated Annealing and Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno (BFGS) non-linearoptimization
techniques are applied, to find the best possible prices as input for
the previously computed non-parametric prediction models, with the objective of
maximizing the revenue. All these concepts are illustrated using a real client’s
dataset of beer sales history. The real product names were modified for confidential
purposes.
TitulacióMÀSTER UNIVERSITARI EN INNOVACIÓ I RECERCA EN INFORMÀTICA (Pla 2012)
Col·leccions
Fitxers | Descripció | Mida | Format | Visualitza |
---|---|---|---|---|
126762.pdf | 1,188Mb | Visualitza/Obre |