به پیش بینی فروش با سری زمانی، دوره LightGBM Random Forest خوش آمدید. این یک دوره جامع مبتنی بر پروژه است که در آن گام به گام نحوه ساخت مدل های پیش بینی فروش را یاد خواهید گرفت. این دوره ترکیبی عالی بین یادگیری ماشینی و تجزیه و تحلیل فروش است و آن را به فرصتی ایده آل برای تقویت مهارت های علم داده شما تبدیل می کند. این دوره عمدتاً بر روی سه جنبه اصلی متمرکز خواهد بود، اولی تجزیه و تحلیل داده ها است که در آن مجموعه داده های گزارش فروش را از زوایای مختلف بررسی می کنید، دومی انجام تجزیه و تحلیل بخش بندی مشتری، و سومی ایجاد مدل های پیش بینی فروش با استفاده از سری های زمانی، LightGBM، Random Forest، LSTM، و SARIMA (میانگین متحرک یکپارچه اتورگرسیو فصلی). در جلسه مقدمه، شما با اصول اولیه پیش بینی فروش آشنا می شوید، مانند آشنایی با مدل های پیش بینی که مورد استفاده قرار می گیرد و همچنین یاد می گیرید که چگونه پیش بینی فروش می تواند به ما در شناسایی رفتار مصرف کننده کمک کند. سپس در جلسه بعدی با فرآیند کامل گام به گام نحوه عملکرد پیشبینی سریهای زمانی آشنا میشویم. این بخش شامل جمع آوری داده ها، پیش پردازش، تقسیم داده ها به مجموعه های آموزشی و آزمایشی، انتخاب مدل، مدل آموزشی و پیش بینی می شود. پس از آن، شما همچنین در مورد چندین عامل موثر در عملکرد فروش، به عنوان مثال، کیفیت محصول، استراتژی های بازاریابی، روندهای فصلی، اشباع بازار، کارایی زنجیره تامین و عوامل کلان اقتصادی آشنا خواهید شد. هنگامی که تمام دانش لازم در مورد مدل پیش بینی فروش را آموختید، پروژه را شروع می کنیم. ابتدا در مورد نحوه راه اندازی Google Colab IDE گام به گام راهنمایی خواهید شد. علاوه بر آن، یافتن و دانلود مجموعه داده های گزارش فروش از Kaggle را نیز یاد خواهید گرفت، هنگامی که همه چیز آماده شد، وارد بخش اصلی دوره می شویم که بخش پروژه است. پروژه از سه قسمت اصلی تشکیل شده است. بخش اول تجزیه و تحلیل داده ها و تجسم سازی است که در آن مجموعه داده ها را از زوایای مختلف بررسی می کنید، در قسمت دوم، گام به گام نحوه انجام تجزیه و تحلیل گسترده تقسیم بندی مشتری را یاد می گیرید، در همین حال، در قسمت سوم، نحوه انجام پیش بینی فروش با استفاده از سری های زمانی، LightGBM، Random Forest، LSTM، و میانگین متحرک یکپارچه اترگرسیون فصلی. در پایان دوره، شما همچنین دقت و عملکرد مدل پیشبینی فروش را با استفاده از میانگین خطای مطلق و تحلیل باقیمانده ارزیابی خواهید کرد.
اول از همه، قبل از ورود به دوره، باید این سوال را از خود بپرسیم: چرا باید پیش بینی فروش را یاد بگیریم؟ خوب، پاسخ من اینجاست، پیشبینی فروش یک ضرورت استراتژیک برای کسبوکارها در بازار پویای امروزی است. با تسلط بر هنر پیش بینی فروش، قدرت پیش بینی روندهای بازار، درک رفتار مصرف کننده و بهینه سازی تخصیص منابع را به دست می آوریم. این فقط در مورد پیش بینی اعداد نیست، بلکه در مورد جلوتر از رقبا ماندن، سازگاری با تقاضاهای در حال تغییر و گرفتن تصمیمات آگاهانه است که باعث موفقیت تجاری می شود. علاوه بر آن، با ساخت این پروژه پیش بینی فروش، مهارت های علم داده و یادگیری ماشین خود را ارتقا می دهید. آخرین اما نه کماهمیت، حتی اگر پیشبینی فروش میتواند بسیار مفید باشد، با این حال، باید توجه داشته باشید که هر چقدر هم که مدل پیشبینی شما پیشرفته باشد، چیزی به نام دقت 100% در مورد پیشبینی وجود ندارد.
در زیر مواردی وجود دارد که میتوانید از این دوره یاد بگیرید:
اصول اساسی پیش بینی فروش را بیاموزید
با نحوه عملکرد مدلهای پیشبینی سریهای زمانی آشنا شوید. این بخش شامل جمع آوری داده ها، کاوش داده ها، پیش پردازش، تقسیم تست قطار، انتخاب مدل، آموزش مدل، و پیش بینی می شود
درباره عواملی که میتوانند به عملکرد فروش کمک کنند، مانند روندهای فصلی، اشباع بازار و کارایی زنجیره تامین بیاموزید
با نحوه یافتن و دانلود مجموعه داده ها از Kaggle آشنا شوید
نحوه تمیز کردن مجموعه داده با حذف ردیفهای از دست رفته و مقادیر تکراری را بیاموزید
با نحوه انجام تجزیه و تحلیل تقسیم بندی مشتری آشنا شوید
با نحوه تجزیه و تحلیل کارایی انجام سفارش آشنا شوید
با نحوه تجزیه و تحلیل روند عملکرد فروش آشنا شوید
با نحوه ساخت مدل پیش بینی فروش با استفاده از ARIMA، SARIMA، LightGBM، Random Forest و LSTM آشنا شوید
با نحوه ارزیابی دقت و عملکرد مدل پیشبینی با محاسبه میانگین خطای مطلق و انجام تجزیه و تحلیل باقیمانده آشنا شوید
مشاور سابق ریسک فناوری و علاقهمند به تجارت الکترونیک
نمایش نظرات