L'explication des comportements de vente des articles textiles par une méthode de data-mining

François Boussu; Jean Jacques Denimal

doi:10.53102/2001.20.04.366

Auteurs

DOI :

https://doi.org/10.53102/2001.20.04.366

Mots-clés :

data-mining, régression PLS, comportement de vente, prévision des ventes, articles textitles

Résumé

L'idée principale développée dans cet article peut se résumer par cette interrogation : comment exploiter les données de ventes des saisons précédentes pour en comprendre les comportements en vue d'en extrapoler les futurs profils ? Pour y répondre, nous proposons une méthode d'analyse statistique des données en plusieurs étapes fondée sur la régression PLS nous permettant de dégager les classes d'articles dont les ventes s'expliquent par un regroupement des caractéristiques similaires. Une application réalisée sur des données réelles nous a permis de constater, en moyenne, que 80% des ventes des articles textiles peuvent être reconstitués à partir de la seule connaissance de leurs caractéristiques. Cette base de connaissance des ventes textiles peut être utilisée pour estimer les profils de vente des articles de la nouvelle collection uniquement à partir de leurs caractéristiques.

Références

Benzecri J.P., (1976), L’analyse des correspondances, Dunod, 2ème édition.

Boussu F., Flappiette M. and Rabenasolo B., (1996), « Sales partition for forecasting into textile distribution network », IEEE/ SMC International Conference on Systems, Man and Cybernetics, vol. 4, pp 2868-2873, Beijing, China.

Boussu F., (1998), « Simulation de la filière Textile /Habillement / Distribution : Réduction de la complexité en vue d'une meilleure prévision de ventes », Thèse de doctorat, Université des Sciences et Techniques de Lillel.

Boussu F. and DenimalJJ. (2000), « The PLS regression : a logistic tool to the textile sales estimation », Workshop RIRL 2000, Acts on CD-ROM, Trois-Rivières, Canada.

Denimal J.J., Diallo O.W., Boussu F., (1999), « Estimation of textile sales behaviour », IMACSjlEEE CSCC'99 International Multiconference,Acts on CD-ROM, Athens, Greece.

Denimal JJ. and Boussu F. (2000), « Contribution to the logistic of a textile firm : Validation of a sale profiles estimation method », IFAC/IFIP/IEEE Second Conference on Management and Control of Production and Logistics, Grenoble, France.

Jambu M., (1999), Introduction au Datamining - Analyse intelligente des données.Collection technique et scientifique des télécommunications, Eyrolles.

Lefébure R. and Venturi G., (1999), Le data Mining,Eds Eyrolles-Informatiques.

Tenenhaus M., (1998), La régression PLS, Editions Technip.

Wold H., (1985), Partial Least Squares, Encyclopedia of Statistical Sciences, vol 6, Kotz S. & Jhonson N.L. (Eds), John Wiley & Sons, New York, pp 587-599.

Xie X.L. and Béni G. (1991), « A validity measure for fuzzy clustering », IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol 13, n°8, pp 841-847.