Offered By: IBM
Розширений аналіз машинного навчання для роздрібної торгівлі
Ця лабораторна робота присвячена вивченню передових методів машинного навчання для аналізу роздрібної торгівлі на основі історичних даних продажу для 45 магазинів, розташованих у різних регіонах — кожен магазин складається з кількох відділів.
Continue reading Premium
Guided Project
Data Analysis
5.0
At a Glance
Ця лабораторна робота присвячена вивченню передових методів машинного навчання для аналізу роздрібної торгівлі на основі історичних даних продажу для 45 магазинів, розташованих у різних регіонах — кожен магазин складається з кількох відділів.
Однією з проблем моделювання даних у роздрібній торгівлі є необхідність приймати рішення на основі обмеженої історії. Свята і великі події відбуваються щорічно, відповідно лише тоді можна фіксувати, як стратегічні рішення вплинули на підсумковий результат торгівлі. Також відомо, що уцінки впливають на продажі. Завдання цієї лабораторної роботи полягає в тому, щоб передбачити, на які відділи та якою мірою вплинуть ці події.
Тому основні завдання, які треба вирішити у цій лобораторній роботі, це використання передових методів машинного навчання для:
- прогнозу продажів у масштабі відділу для кожного магазина;
- моделювання впливу уцінок у святкові тижні;
- побудова стратегії відділів з урахуванням отриманої інформації.