progetto e implementazione con tecnologie semantiche di un back-end per applicazione di modelli di...
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Tesi di Laurea Magistrale in Ingegneria Informatica - DIEEI - Università degli Studi di CataniaTRANSCRIPT
PROGETTO E IMPLEMENTAZIONE CON TECNOLOGIESEMANTICHE DI UN BACK-END PER L'APPLICAZIO-NE DI MODELLI DI PREVISIONE DELLA DOMANDABASATI SULL'ANALISI DI SERIE TEMPORALI
Laurea Magistrale in Ingegneria Informatica
16 maggio 2014
Carmelo Di Betta
Relatore: prof. ing. Daniela GiordanoCorrelatore: ing. Diego D'Urso
Dipartimento di Ingegneria Elettrica, Elettronica e Informatica
La previsione della domanda I metodi previsionali Il Ghost Manager L'applicazione La modalità Guru nel Ghost Manager
SOMMARIO
1 La previsione della domanda commerciale
2 I modelli estrapolativi delle serie storiche3 Il Ghost Manager
Il ''gioco'' tra esperto e aziendaUn'interfaccia Web unica
4 L'applicazioneIl Web Semantico per la gestione dei dati
5 La ''modalità Guru''
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LA PREVISIONE DELLA DOMANDA
La previsione della domanda I metodi previsionali Il Ghost Manager L'applicazione La modalità Guru nel Ghost Manager
PERCHÈ PREVEDERE LA DOMANDA
Il manager dell'azienda deve preoccuparsi di:
1 prevedere gli andamenti futuri delmercato
2 valutare la possibilità di investimenti inun determinato settore
3 adeguarsi ai gusti dei consumatori
È indispensabile poter effettuare una previsione della domandafutura di uno o più prodotti gestiti dall’azienda attraverso modelliprevisionali specifici
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I PROTAGONISTI
Il consulente esterno deve
avere accesso ai dati storici aziendali
essere in grado di analizzare la natura dei dati
decidere quale modello previsionale utilizzare
L'azienda deve
ottenere le ''migliori'' previsioni possibili
partecipare attivamente al processo previsionale
valutare il lavoro del consulente
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I METODI PREVISIONALI
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METODI QUANTITATIVI VS. METODI QUALITATIVI
Metodi quantitativi
Formule matematiche estatistiche
Analisi della serie storicadella domanda
ProMaggiore formalità dei risultatiottenuti
ControNessuna considerazione deifattori esterni di disturbo
Metodi qualitativi/soggettivi
Interviste a clienti evenditori
Collaborazione tra settoridiversi dell'azienda
ProMaggiore peso alle stime degliesperti
ControRisultati poco oggettivi o nonattendibili
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METODI ESTRAPOLATIVI DELLE SERIE STORICHE
Una serie storica può essere definitacome una sequenza di valori assuntida una grandezza misurabile (numerodegli ordini, quantità di prodotti vendutiecc.) e osservati in corrispondenza dispecifici intervalli temporali regolari,detti periodi (es. mesi)
Domanda al tempo t: Dt = f(Tt, St, Ct, εt)
Tt = componente di trendSt = componente di stagionalitàCt = componente ciclicaεt = componente di aleatorietà
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TREND E STAGIONALITÀ
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METODODIHOLT-WINTERS (TRIPLEEXPONENTIALSMOOTHING)
Viene usato se la serie storica è affetta da trend estagionalitàOccorre allenare il modello con almeno 3 anni di dati storiciLa tripla di parametri α β γ da usare deve minimizzarel'errore quadratico medio (MSE)
Formule di Holt-Winters
Mt = αDt + (1 − α)(Mt−1 + Tt−1)
Tt = γ(Mt − Mt−1) + (1 − γ)Tt−1
St = βDt
Mt+ (1 − β)St−L
Valori dei parametri
circa 1 = modelloreattivo (più peso aidati recenti)
circa 0 = modelloconservativo (piùpeso al passato)
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LIMITI DELL'APPROCCIO CLASSICO
Problema 1Le previsioni non sono mai esatte al 100%
Problema 2I metodi matematici non tengono conto deifattori esterni alla serie storica che possonoinfluenzare la previsione
Problema 3Il manager dell'azienda non può fidarsiciecamente dell'esperto
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IL GHOST MANAGER
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IL GHOST MANAGER
È un approccio innovativo per ilcalcolo delle previsioni aziendali
Funge da sistema di supporto alledecisioni (DSS, Decision SupportSystem)
Fornisce al consulente una suite distrumenti per l'analisi delle seriestoriche e per la definizione delleprevisioni con metodi qualitativi equantitativi
Permette al manager dell'aziendadi ''sfidare'' l'esperto proponendodelle proprie previsioni
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IL ''GIOCO'' TRA ESPERTO E AZIENDA
Previsioni dell'esperto con metodi matematico-statistici
Previsioni dell'azienda con metodi soggettivi o basati suinterviste a clienti e venditori
Confronto con dati reali (ad intervalli periodici) per decretarequale delle due ha seguito meglio l'andamento della domanda
Vantaggi
L'esperto dimostra lapropria competenza
L'azienda partecipa alprocesso previsionale
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UN'INTERFACCIA WEB UNICA
Sito Web in HTML5 e Javascript
Sezioni separate (e protette) perognuno dei partecipanti
Form e grafici JQuery popolatidinamicamente
Menu laterale di navigazione
Vantaggi
Viene fornito un unicoambiente per il calcolo e lavisualizzazione delleprevisioni
L'azienda e l'espertopossono inserire econfrontare i propririsultati
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L'APPLICAZIONE
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L'APPLICAZIONE GHOST MANAGER
Back-end
Analisi della serie storica
Calcolo delle previsioni usando modellimatematico-statistici e soggettivi
Aggiornamento automatico dei dati
Front-end
Visualizzazione delle previsioni
Valutazione dei parametri esterni percorreggere i risultati ottenuti dai modellimatematici
Inserimento previsioni in modalità Guru17
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IL SOFTWARE DI BACK-END
Suite di 5 metodi previsionali:1 Media mobile2 Regressione lineare3 Metodo di Brown4 Metodo di Holt-Winters5 Modalità Guru
Comunicazione con ERPADempiere
Gestione dello stato deglielementi analizzati
Approccio Web-oriented
Apache JenaJava Spring FrameworkQuery SPARQL
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UTILIZZO DEL WEB SEMANTICO PER LA GESTIONE DEI DATI
Informazioni sul Web espressecome metadati da interpretare
Dati modellizzati come risorse conattributi, identificate da URI
Possibilità di realizzare querysemantiche su dati eterogeneiprovenienti da fonti diverse
Vantaggi
È possibile incrociare i datistorici dell'azienda coninformazioni provenienti dalWeb
Viene assegnato un''significato'' ai dati suiquali vengono calcolatele previsioni
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LA MODALITÀ GURU NEL GHOSTMANAGER
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LIMITI DEI MODELLI MATEMATICI
Le previsioni ottenute dai modelli matematici non sono sufficienti
Nel processo previsionale vengono considerati solo trend estagionalità della serie storica
L'andamento futuro della domanda può dipendere da altrifattori (es. clima, stili di vita, parametri socio-economici)
Occorre recuperare tali informazioni dal Web e usarle permigliorare le previsioni
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LA ''MODALITÀ GURU''
Metodo ''semi-soggettivo''
Dati RDF in formato N3 relativi atemperatura media, PIL, inflazione
L'esperto usa le informazionirecuperate dal Web per correggerele previsioni ottenute dai metodiestrapolativi canonici
Vantaggi
Ibrido tra metodo matematico e metodo soggettivo
Approccio semantico nell'analisi dei dati
La ''bontà'' dei risultati dipende dalla bravura dell'espertonel valutare i fattori che influenzano la domanda
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CONCLUSIONI
Ìl Ghost Manager fornisce alle aziende e agli esperti inprevisioni un potente strumento per definire l'andamentofuturo della domanda sulla base dei dati storici aziendaliGrazie all'utilizzo del Web Semantico e del ''gioco'':
l'esperto migliora le previsioni ottenute dai modelli canoniciusando dati estratti dal Web, accrescendo la propriaesperienzal'azienda partecipa attivamente al processo previsionale e puòconfrontarsi con l'esperto
La modalità Guru realizza una nuova tecnica di previsioneibrida, permettendo di ottimizzare i risultati dei modellimatematici con dati ciclici e non parametrizzabili
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THE END
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