CHAKANA SAVDODA MAHSULOT TALABINI BASHORATLASH USULLARI

Mamatov , Narzullo, Baxtiyorova , Mohiruy

Муҳандислик ва Иқтисодиёт · 2026-yil

Annotatsiya

Chakana savdo tizimlarida mahsulotlarga bo‘lgan talabni oldindan aniqlash, zaxira boshqaruvi va marketingqarorlarini samarali tashkil etishda muhim ahamiyatga ega. Mazkur maqolada M5 bashoratlash ma’lumotlar bazasiasosida Walmart do‘konlar tarmog‘idagi mahsulotlar savdosi tahlil qilinib, har bir mahsulot–do‘kon juftligi uchun navbatdagioy talab darajasini bashoratlash masalasi ko‘rib chiqilgan. Kunlik savdo ma’lumotlari oylar bo‘yicha agregatsiyalanib,navbatdagi oy uchun talab miqdori o‘quv to‘plami mediana qiymati asosida yuqori va past talab darajalariga ajratilgan.Tadqiqotda Logistik regressiya, XGBoost, LightGBM, LSTM va ansambl modellari samaradorligi accuracy, precision,recall, F1-score va chalkashlik matritsalari orqali baholangan. Eng yaxshi natijani gradiyent busting modellari ta’minladi,ya’ni XGBoost va ansambl usullari test to‘plamida aniqlik bo‘yicha 85 % va F1-macro ko‘rsatkichi bo‘yicha 83 % natijanita’minladi. Olingan natijalar mashinali va chuqur o‘qitish modellarining mahsulot talab kategoriyalarini aniqlashdagiimkoniyatlari yuqori ekanligini ko‘rsatdi

Maqola ma’lumotlari
MualliflarMamatov , Narzullo, Baxtiyorova , Mohiruy
JurnalМуҳандислик ва Иқтисодиёт
Nashr sanasi2026-07-01
Jild4
Son7
Betlar336-342
TilO‘zbek

Maqolaning asl sahifasi

Kalit so‘zlar

chakana savdo, talab bashorati, M5 bashoratlash, mashinali o‘qitish, chuqur o‘qitish, XGBoost, LightGBM, LSTM, ansambl.

Ilmiy soha

IqtisodiyotTexnika

Муҳандислик ва Иқтисодиёт jurnalidan boshqa maqolalar

Муҳандислик ва Иқтисодиёт — barcha maqolalar