فهم هياكل عمولة المبيعات العقارية
تتضمن هذه الخطوة جمع البيانات ذات الصلة من المصادر الداخلية والخارجية. يلي ذلك تنظيمها وتنسيقها، بحيث يمكن تحليلها بسهولة.
في هذه المرحلة، أنت تمتلك فهمًا شاملًا لنوع البيانات التي تمتلكها، وتعرف جيدًا الهدف من عملية التحليل الإحصائي. لذا وبناءً على ما تملكه من معرفة ومعطيات، يمكنك تحديد نوع التحليل المناسب للاستخدام.
سلسلة التصنيع والتوريد:يستخدم المصنعون التحليلات التنبؤية لإدارة المخزون والمبيعات والتسويق لمنتجاتهم، وتحسين القوى العاملة لتتوافق مع جداول الإنتاج، وتحسين شراء المواد الخام، والصيانة التنبؤية لتجنب أعطال الآلات وتقليل وقت التوقف.
يتضمن التعلم الآلي نماذج تدريب على البيانات التاريخية لإجراء التنبؤات. يتم استخدام تقنيات مثل التعلم الخاضع للإشراف (على سبيل المثال، الانحدار الخطي، وأجهزة ناقل الدعم) والتعلم غير الخاضع للإشراف (على سبيل المثال، التجميع) على نطاق واسع.
بناء على الردود ، يمكن وضع الموظفين في ثلاث فئات مختلفة:
أدى تطور أدوات التحليلات التنبؤية إلى جعلها أكثر فائدة وأهمية للشركات من أي وقت مضى. ومن أفضل هذه الأدوات وأكثرها شيوعاً نذكر:
تعزيز إمكانات فرق المبيعات عن بُعد من خلال التلعيب
بالنسبة إلى еxamplе ، يتضمن استخراج البيانات غربلة كميات هائلة من البيانات إلى uncovеr pattеrns ، بينما يقوم تحليل tеxt بشيء مشابه ولكن مع كتل كبيرة من tеxt.
نماذج تحليل الانحدار:تحليل الانحدار هو أسلوب إحصائي يستخدم لتقدير العلاقة بين متغيرين. فإذا كان أحد المتغيرات يعتمد على متغير آخر، مثل أن طول الطفل يعتمد على عمره، أو أن وزن الشخص يعتمد على كمية الطعام التي يتناولها يوميًا، فيمكن استخدام تحليل الانحدار للتنبؤ بقيمة نور أحد المتغيرات، مثل الوزن، بناءً على المتغير الآخر، مثل الطول.
تحسين الأداء باستخدام التلعيب
هنا السؤال الذي سوف يطرح نفسه بقوة هو كيف يتم تطوير نموذج يمكنه فعل كلّ ذلك؟
يتضمن التحليل الإحصائي طرقًا مثل الأسلوب الإحصائي الوصفي والأسلوب الإحصائي الاستنتاجي.
الشبكات العصبية: تحاكي طريقة عمل الدماغ البشري، ويمكن لها التعامل مع علاقات البيانات المعقدة باستخدام الذكاء الاصطناعي والتعرف على الأنماط، ويُستخدم عند وجود عقبات مثل ضخامة حجم البيانات المتوفرة، أو عدم وجود صيغة تساعد في العثور على علاقة بين المدخلات والمخرجات في مجموعة البيانات.