Demand Forecasting mediante algoritmi di boosting: una valutazione sperimentale

Nell'epoca in cui viviamo, grazie ai dispositivi a nostra disposizione, ognuno di noi è produttore di una grande mole di dati, all'interno dei quali sono racchiuse importanti informazioni. Il processo di analisi ed estrazione della conoscenza permette di ottenere importanti informazioni. Un'utilizzo di tali informazioni si ha nel demand forecasting, ossia il processo di previsione della domanda. In questa tesi verranno analizzate alcune metodologie per effettuare previsioni sulla domanda di un prodotto, concentrandosi su una tipologia di algoritmi spesso utilizzati in questo ambito. Sono stati proposti e valutati tre algoritmi di machine learning basati sul boosting. Per migliorare le prestazioni è stata implementata un fase iniziale di ottimizzazione dei modelli. Infine, i modelli costruiti sono stati testati ed è stata effettuata un'analisi delle relative prestazioni.