Bridging hierarchical forecasting and visual analytics for retail decision support

La previsió de la demanda juga un paper important en la planificació minorista i s’aplica habitualment a dades organitzades en estructures jeràrquiques, com ara articles, botigues, categories i regions. Tot i que els models d’aprenentatge automàtic recents han millorat la precisió predictiva, la investigació existent tracta majoritàriament la previsió i la visualització com a problemes separats. Això crea una bretxa entre els fluxos de treball de previsió tècnicament avançats i la seva utilitat pràctica per als responsables de presa de decisions. Aquesta tesi aborda aquesta bretxa integrant la previsió jeràrquica, la reconciliació i la visualització interactiva en un únic sistema integral. S’empren dos enfocaments de previsió establerts: LightGBM com a línia base d’aprenentatge automàtic i el mètode Theta com a model estadístic de referència. La coherència jeràrquica s’aplica mitjançant la reconciliació MinT-OLS per garantir la consistència entre els nivells d’agregació. El sistema proposat inclou un quadre de comandament interactiu desenvolupat amb Plotly Dash, que permet als usuaris explorar les previsions a diferents nivells jeràrquics, granularitats temporals i representacions d’unitats o ingressos, així com comparar de manera intuïtiva els resultats dels models. L’enfocament s’avalua amb el conjunt de dades minoristes M5. Els resultats mostren que la integració de la previsió jeràrquica amb la visualització interactiva pot constituir un marc coherent i usable per a l’anàlisi pràctica, cosa que suggereix que el suport efectiu a la presa de decisions depèn no només de la precisió de la previsió, sinó també de interfícies visuals coherents i accessibles.