2026: Сборник статей Международной конференции MMIT'26
838-851
2026-06-06
Открытый доступ

АНАЛИЗ И ПРОГНОЗИРОВАНИЕ СПРОСА НА МОЛОЧНУЮ ПРОДУКЦИЮ В УСЛОВИЯХ ВЫСОКОЙ КОНКУРЕНЦИИ РОЗНИЧНОЙ ТОРГОВЛИ

Эльвира Таджиходжаева
Фуркат Нуриддинов
https://doi.org/10.61587/

Получена: 2026-05-26

Опубликована: 2026-06-06

PDF
Crossmark Crossmark

Аннотация

В данной статье рассматривается применение аналитики данных для анализа и прогнозирования спроса на молочную продукцию в условиях малого розничного бизнеса. Исследование основано на реальных данных продаж, собранных автором в период работы в розничном магазине на этапе его выхода на конкурентный рынок. Основное внимание уделено анализу спроса, снижению возвратов скоропортящейся продукции, оптимизации товарных запасов и прогнозированию объёмов поставок. В ходе исследования были применены методы анализа временных рядов, агрегирования данных и прогнозирования спроса на основе скользящего среднего. Полученные результаты показали, что использование аналитического подхода позволяет повысить эффективность управления ассортиментом и минимизировать потери, связанные с дефицитом или избыточными запасами продукции.

Ключевые слова

Список литературы

  1. Тиличенко, П. В. Использование ABC- и XYZ-анализа для принятия решений в управлении продажами / П. В. Тиличенко, С. С. Дрозд. — Текст: непосредственный // Вестник ГГТУ имени П. О. Сухого: научно-практический журнал. — 2013. — № 4. — С. 120–125.

  2. Голубков, Е. П. ABC- и XYZ-анализ: проведение и оценка результативности / Е. П. Голубков. — Текст: непосредственный // Маркетинг в России и за рубежом. — 2010. — № 3. — С. 12–23.

  3. Дуброва, Т. А. Статистические методы прогнозирования: учебное пособие для вузов / Т. А. Дуброва. — Москва: ЮНИТИ, 2003. — 208 с. — ISBN 5-238-00497-4. — Текст: непосредственный.

  4. Махмутова, Э. М. Применение методов скользящей средней, экспоненциального сглаживания и тренда при прогнозировании финансового результата от продаж на примере ОАО «Булочно-кондитерский комбинат» / Э. М. Махмутова. — Текст: непосредственный // Вопросы экономики и управления. — 2016. — № 4 (6). — С. 56–59. — URL: https://moluch.ru/th/5/archive/38/1106 (дата обращения: 26.05.2026).

  5. Афанасьев, В. Н. Анализ временных рядов и прогнозирование: учебник / В. Н. Афанасьев, М. М. Юзбашев. — Москва: Финансы и статистика, 2001. — 228 с. — ISBN 5-279-02331-5. — Текст: непосредственный.

  6. Syntetos, A. The accuracy of intermittent demand estimates / A. Syntetos, J. E. Boylan. — Text: unmediated // International Journal of Forecasting. — 2005. — Vol. 21, No. 2. — P. 303–314. — DOI: 10.1016/j.ijforecast.2004.10.001.

  7. Mohammed, A. R. Moving Average Smoothing for Gregory-Newton Interpolation: A Novel Approach for Short-Term Demand Forecasting / A. R. Mohammed, K. S. Hassan, M. A. M. Abdel-Aal. — Text: unmediated // IFAC-PapersOnLine. — 2022. — Vol. 55, No. 10. — P. 749–754. — DOI: 10.1016/j.ifacol.2022.09.499.Chopra S., Meindl P. Supply Chain Management: Strategy, Planning, and Operation. — Pearson, 2021.

  8. McKinney W. Python for Data Analysis. — O’Reilly Media, 2022.

  9. VanderPlas J. Python Data Science Handbook. — O’Reilly Media, 2023.

  10. Kumar R., Patel S. Retail Demand Forecasting Using Data Analytics // Journal of Retail Analytics. — 2022. — Vol. 14. — P. 45–58.

  11. Wang L., Li H. Time Series Forecasting in Retail Industry // International Journal of Data Science. — 2023. — Vol. 8. — P. 112–127.

  12. Brown T. Inventory Optimization for Perishable Products // Retail Management Review. — 2024. — Vol. 19. — P. 77–91.

  13. Smith J., Taylor K. Data-Driven Retail Management // Business Analytics Journal. — 2021. — Vol. 11. — P. 15–29.

  14. Документация библиотеки pandas. https://pandas.pydata.org/

  15. Документация библиотеки matplotlib. https://matplotlib.org/

Об авторах

Эльвира Таджиходжаева
t414@tiue.uz
Tashkent International University of Education
Фуркат Нуриддинов
M25135@tiue.uz

Магистрант направления направления Data Science

Лицензия

Лицензия Creative Commons

Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.

Как цитировать

АНАЛИЗ И ПРОГНОЗИРОВАНИЕ СПРОСА НА МОЛОЧНУЮ ПРОДУКЦИЮ В УСЛОВИЯХ ВЫСОКОЙ КОНКУРЕНЦИИ РОЗНИЧНОЙ ТОРГОВЛИ. (2026). MMIT Proceedings, 838-851. https://doi.org/10.61587/

Похожие статьи

Вы также можете начать расширеннвй поиск похожих статей для этой статьи.

Наиболее читаемые статьи этого автора (авторов)