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

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.

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Publiée

01-12-2001

Comment citer

Boussu, F., & Denimal, J. J. (2001). L’explication des comportements de vente des articles textiles par une méthode de data-mining . Revue Française De Gestion Industrielle, 20(4), 71–82. https://doi.org/10.53102/2001.20.04.366

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