प्रिडिक्टिव एनालिटिक्स मॉडल बनाना

1. कोष्ठक में दिए गए प्लेसहोल्डर्स को अपने डेटा और लक्ष्यों के अनुसार बदलें।
2. सुनिश्चित करें कि डेटा साफ, संरचित और पूर्ण है।
3. वांछित मॉडलिंग प्रकार निर्दिष्ट करें: रिग्रेशन, क्लासिफिकेशन या टाइम सीरीज़ फोरकास्टिंग।
4. फीचर्स को परिष्कृत करने, एल्गोरिदम चुनने और हाइपरपैरामीटर ट्यून करने के लिए AI के निर्देशों का पालन करें।
5. अस्पष्ट विवरण देने से बचें; जितनी अधिक जानकारी होगी, परिणाम उतने ही बेहतर होंगे।
6. AI द्वारा सुझाए गए कदमों की सत्यता और व्याख्यायोग्यता सुनिश्चित करने के लिए उन्हें बेहतरीन प्रथाओं से मिलाएँ।

रिटेल में मासिक या त्रैमासिक बिक्री पूर्वानुमान
सब्सक्रिप्शन सेवाओं में ग्राहक छूट का पूर्वानुमान
इन्वेंटरी प्रबंधन के लिए मांग का आकलन
वित्त और बीमा में जोखिम मूल्यांकन
मार्केटिंग अभियान की प्रभावशीलता विश्लेषण
लॉजिस्टिक्स और सप्लाई चेन में परिचालन प्रदर्शन पूर्वानुमान
उत्पाद सिफारिश और ग्राहक प्राथमिकताओं का विश्लेषण
ऊर्जा खपत या उत्पादन जैसी टाइम सीरीज़ पूर्वानुमान

सटीक सिफारिशों के लिए डेटा सेट के बारे में अधिक संरचित विवरण प्रदान करें।
व्यावसायिक लक्ष्यों के अनुसार मूल्यांकन मेट्रिक्स को परिभाषित करें।
विभिन्न मॉडलिंग दृष्टिकोणों की तुलना करें और उनके परिणामों का विश्लेषण करें।
मॉडल की सटीकता बढ़ाने के लिए फीचर इंजीनियरिंग का उपयोग करें।
सटीकता बनाए रखने के लिए नए डेटा के साथ मॉडल को नियमित रूप से पुनः प्रशिक्षित करें।
कार्यान्वयन को तेज करने के लिए AI से कोड उदाहरण प्राप्त करें।