<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE article PUBLIC "-//NLM//DTD JATS (Z39.96) Journal Publishing DTD v1.3 20210610//EN" "JATS-journalpublishing1-3.dtd">
<article article-type="research-article" dtd-version="1.3" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xml:lang="ru"><front><journal-meta><journal-id journal-id-type="publisher-id">kaz29</journal-id><journal-title-group><journal-title xml:lang="ru">Вестник Казахстанско-Британского технического университета</journal-title><trans-title-group xml:lang="en"><trans-title>Herald of the Kazakh-British Technical University</trans-title></trans-title-group></journal-title-group><issn pub-type="ppub">1998-6688</issn><issn pub-type="epub">2959-8109</issn><publisher><publisher-name>Казахстанско-Британский Технический Университет</publisher-name></publisher></journal-meta><article-meta><article-id pub-id-type="doi">10.55452/1998-6688-2021-18-3-28-35</article-id><article-id custom-type="elpub" pub-id-type="custom">kaz29-98</article-id><article-categories><subj-group subj-group-type="heading"><subject>Research Article</subject></subj-group><subj-group subj-group-type="section-heading" xml:lang="ru"><subject>ФИЗИКО-МАТЕМАТИЧЕСКИЕ И ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ</subject></subj-group><subj-group subj-group-type="section-heading" xml:lang="en"><subject>PHYSICAL, MATHEMATICAL AND TECHNICAL SCIENCES</subject></subj-group></article-categories><title-group><article-title>ПРОГНОЗИРОВАНИЕ СКЛАДСКИХ ЗАПАСОВ МЕТОДАМИ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ</article-title><trans-title-group xml:lang="en"><trans-title>PREDICTION OF STOCKS USING MACHINE LEARNING METHODS</trans-title></trans-title-group></title-group><contrib-group><contrib contrib-type="author" corresp="yes"><name-alternatives><name name-style="eastern" xml:lang="ru"><surname>Бексултан</surname><given-names>Е. М.</given-names></name><name name-style="western" xml:lang="en"><surname>Bexultan</surname><given-names>Y. M.</given-names></name></name-alternatives><bio xml:lang="ru"><p>050000, Алматы</p></bio><bio xml:lang="en"><p>Bexultan Yelaman – Master of Engineering Science</p><p>050000, st. Tole bi 59, Almaty</p></bio><email xlink:type="simple">Yelaman.Bexultan@gmail.com</email><xref ref-type="aff" rid="aff-1"/></contrib></contrib-group><aff-alternatives id="aff-1"><aff xml:lang="ru">Казахстанско-Британский Технический Университет<country>Казахстан</country></aff><aff xml:lang="en">Kazakh-British Technical University<country>Kazakhstan</country></aff></aff-alternatives><pub-date pub-type="collection"><year>2021</year></pub-date><pub-date pub-type="epub"><day>05</day><month>11</month><year>2021</year></pub-date><volume>18</volume><issue>3</issue><fpage>28</fpage><lpage>35</lpage><permissions><copyright-statement>Copyright &amp;#x00A9; Бексултан Е.М., 2021</copyright-statement><copyright-year>2021</copyright-year><copyright-holder xml:lang="ru">Бексултан Е.М.</copyright-holder><copyright-holder xml:lang="en">Bexultan Y.M.</copyright-holder><license xml:lang="ru" license-type="creative-commons-attribution" xlink:href="https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/" xlink:type="simple"><license-p>Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.</license-p></license><license xml:lang="en" license-type="creative-commons-attribution" xlink:href="https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/" xlink:type="simple"><license-p>This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.</license-p></license></permissions><self-uri xlink:href="https://vestnik.kbtu.edu.kz/jour/article/view/98">https://vestnik.kbtu.edu.kz/jour/article/view/98</self-uri><abstract><p>Розничная торговля - это продажа определенных товаров конечному потребителю или посреднику для дальнейшей продажи, которая осуществляется через торговлю в специально оборудованных помещениях, через личные продажи и т. д. Также розничная торговля – это процесс товарного обмена, направленный на удовлетворение спроса. клиентов.</p><p>Кроме того, в настоящее время сектор розничной торговли занимает лидирующие позиции по интенсивности развития экономики стран СНГ. Достигнуты отличные показатели и многие компании вышли на новый уровень торговли. Примерно к 2005 году более десятка крупных розничных сетей преодолели рубеж в миллиард долларов с точки зрения годовой чистой выручки, и это выражается в долларах. По товарообороту отдельные магазины и торговые объекты конкурировали с некоторыми промышленными предприятиями, имеющими солидный товарооборот и производственную базу. Таким образом можно утверждать, что сфера торговли влияет на рост и развитие смежных отраслей. Цепочка продвижения продукта предполагает участие покупателей и их спроса, а также других участников процесса. Более того, развитие торговли требует от продавцов все больше внимания уделять работе с товарным ассортиментом и остатками на складе. Работа с товарными запасами и остатками продуктов является основной проблемой для многих розничных продавцов. И многим компаниям нужно было убедиться, что на складе есть достаточное количество товара. Другой момент - исключить затоваривание, потому что это тоже одна из задач ритейлеров, от которых требуется высокая степень точности принятия решений.</p><p>Подводя итог, можно сказать, что принятие решений в управлении запасами напрямую влияет на объемы продаж, логистические затраты, выручку, прибыль и рентабельность. Прогнозирование запасов - необходимая задача для поддержания оптимального уровня запасов. Хотим отметить, что целью проекта / диссертации является решение данной проблемы с использованием современных методов прогнозирования, основанных на технологиях машинного обучения. В результате, таким способом вполне возможно анализировать динамику продаж (потребительского спроса) тысяч и даже более товаров.</p></abstract><trans-abstract xml:lang="en"><p>Retail trade or retail is a sale of certain goods to the end consumer or intermediary for further sale, which is implemented through trade in specially equipped premises, through personal sales, etc. Also, retail trade is a commodity exchange process aimed at meeting the demand of customers.</p><p>In addition, the retail sector currently occupies a leading position in terms of the intensity of development of the CIS countries economy. Excellent indicators have been achieved and many companies have reached a new level of trading. By about 2005, more than a dozen major retail chains had passed the billion-dollar milestone in terms of annual net revenue, and this is in dollars. The turnover of individual stores and retail facilities competed with some industrial enterprises with solid turnover and production bases.</p><p>Thus, we can claim that the sphere of trade affects the growth and development of related industries. The product promotion chain involves the participation of customers and their demand, as well as other participants in the process. Moreover, the development of trade requires sellers to pay more and more attention to working with the product range and inventory balances. Working with inventory and product balances is a main issue for many retailers. And the many companies needed to make sure that there is a sufficient quantity of goods in the warehouse. Another point is that, exclude overstocking, because this is also one of the problems of retailers with a high degree of accuracy is required to make decisions.</p><p>To sum up, making decisions in inventory management directly affects sales volumes, logistics costs, revenue, profit, and profitability. Inventory prediction is a necessary task to maintain an optimal level of inventory. I would like to note that the goal of the project / dissertation is to solve this problem using modern prediction methods based on machine learning technologies. The result is that in this way it is quite possible to analyze the dynamics of sales(consumer demand) thousands or even more products.</p></trans-abstract><kwd-group xml:lang="ru"><kwd>розничная торговля</kwd><kwd>технология машинного обучения</kwd><kwd>методы прогнозирования</kwd><kwd>проблема</kwd><kwd>инвентарь</kwd><kwd>розничные торговцы</kwd><kwd>склад</kwd><kwd>баланс</kwd><kwd>затоваривание</kwd><kwd>экономика</kwd><kwd>торговля</kwd><kwd>спрос покупателей</kwd></kwd-group><kwd-group xml:lang="en"><kwd>retail trade</kwd><kwd>machine learning technology</kwd><kwd>prediction methods</kwd><kwd>problem</kwd><kwd>inventory</kwd><kwd>retailers</kwd><kwd>warehouse</kwd><kwd>balance</kwd><kwd>overstocking</kwd><kwd>economy</kwd><kwd>trading</kwd><kwd>demand of customers</kwd></kwd-group></article-meta></front><back><ref-list><title>References</title><ref id="cit1"><label>1</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Jake VanderPlas. Python for Complex tasks: data science and machine learning. - St. Petersburg. January 2018</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Jake VanderPlas. Python for Complex tasks: data science and machine learning. - St. Petersburg. January 2018</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit2"><label>2</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Wes McKinley. Python and Data Analysis. November 2015</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Wes McKinley. Python and Data Analysis. November 2015</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit3"><label>3</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Cholet Francois. Deep learning in Python. January 2018</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Cholet Francois. Deep learning in Python. January 2018</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit4"><label>4</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Aurélien Géron. Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow, 2nd Edition September 2019.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Aurélien Géron. Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow, 2nd Edition September 2019.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit5"><label>5</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Emmanuel Ameisen. Building Machine Learning Powered Applications. January 2020</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Emmanuel Ameisen. Building Machine Learning Powered Applications. January 2020</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit6"><label>6</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">http://pypi.python.org</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">http://pypi.python.org</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit7"><label>7</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">http://www.enthought.com</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">http://www.enthought.com</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit8"><label>8</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">http://pythonxy.googlecode.com</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">http://pythonxy.googlecode.com</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit9"><label>9</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">http://scikit-learn.org</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">http://scikit-learn.org</mixed-citation></citation-alternatives></ref></ref-list><fn-group><fn fn-type="conflict"><p>The authors declare that there are no conflicts of interest present.</p></fn></fn-group></back></article>
