How information is analyzed and predicted for sales. Метод анализа и прогнозирования продаж данных. Мәлімметтердің сатылымдар үшін талдау және болжау әдісі.
#EN #RU #KZ
Purpose: to analyze sales data, analyze variables in different collections and predict future sales using machine learning models. Details: Sales Data in an artificial way. Steps: Information generation. Conducting data analysis. Application of the mashian learning model. Evaluation of the results and its visualization.
In the code:
- data generation 2create_sales_data.py
- data analysis 2analyze_sales_data.py
- building a machine learning model 2sales_forecast.py
- project results 2project_summary.m
1.in the result, a set of artificial data was generated. 2.sales by Regions, products, age categories, sales channels were fully analyzed for the team. 3.for machine learning, the Random Forest regression model was used to predict future sales. 4.compared with actual sales, the effectiveness was evaluated.
Results: Sales by products. Sales by region. Sales by date. Sales by age category. Sales through sales channels. Future sales forecast.
#RU Цель: анализ данных в продажах, проведение анализа переменных в различных наборах и прогнозирование будущих продаж с помощью моделей машинного обучения. Данные: данные о продажах на искусственной дороге. Шаги: Генерация данных. Проведение анализа данных. Применение модели машинного обучения. Проведение оценки результатов и их визуализация. В коде:
- генерация данных 2create_sales_data.py
- Анализ данных 2analyze_sales_data.py
- Создание модели машинного обучения 2sales_forecast.py
- итоги проекта 2project_summary.m
1.в результате был создан набор искусственных данных. 2.полностью проанализированы регионы, продукты, продажи по возрастным категориям, каналы продаж для команды. 3.для машинного обучения модель Random Forest Regressor использовалась для прогнозирования будущих продаж. 4.сравнивали с реальными продажами и оценивали эффективность.
Результаты: Продажи по продуктам. Продажи по регионам. Продажи по дням. Продажи по возрастной категории. Продажи по каналам продаж. Прогнозирование будущих продаж.
#KZ Мақсаты: Сатудағы мәліметтерді талдау, әрүрлі жинақтағы айнымалылар үшін талдау жүргізу және машиналық оқыту моделдері арқылы болашақтағы сатылымдврды болжау. Мәліметтер: Жасанды жолдағы сатылым мәліметттер.
Қадамдар: Мәлімметтерді генерациялау. Мәліметтерді талдау жүргізу. Машианлық оқыту моделін қолдану. Нәтижелерге бағалау жүргізу және оны визуализациялау.
Кодта:
- Мәліметтерді генерациялау 2create_sales_data.py
- Мәліметтерді талдау 2analyze_sales_data.py
- Машиналық оқыту моделін құру 2sales_forecast.py
- Жобаның қорытындысы 2project_summary.m
1.Нәтижеде жасанды мәліметтер жиынтығы генерацияланды. 2.Өңірлер, өнімдер, жас санаттары бойынша сатылымдар, сатылым арналары команда үшін толықтай талдданды. 3.Машиналық оқыту үшін Random Forest Regressor моделі болашақ сатылымдар болжау үшін қолданылды. 4.Нақты сатылымдармен салыстырып, тиімділігі бағаланды.
Нәтижелер: Өнімдер бойынша сатылымдар. Өңірлер бойынша сатылымдар. Күндер бойынша сатылымдар. Жас санаты бойынша сатылымдар. Сатылым арналары бойынша сатылымдар. Болашақ сатылымдар болжау.