В этой статье описывается процесс и результат использования набора данных временных рядов продаж продуктов питания Corporación Favorita для создания модели, прогнозирующей продажи организации. Подробное пошаговое объяснение процесса можно найти в статье проект Jupyter Notebook здесь . Понимание данных Данный набор данных состоит из 6 разных файлов. поезд 2. тест 3. транзакции 4. магазины 5. праздники_события 6. масло Исследование и анализ различных файлов показало, что данные..

Модели прогнозного машинного обучения (ML) стали важным инструментом для принятия бизнес-решений на основе данных. Они являются важным арсеналом для предприятий, которые хотят оставаться конкурентоспособными в мире, который все больше зависит от данных. Используя возможности машинного обучения, предприятия могут принимать более обоснованные решения, повышать свою эффективность, сокращать расходы и улучшать качество обслуживания клиентов. В этой статье мы рассмотрим, как создать..