پیش‌بینی تقاضا بدون دانشمند داده

تیم‌های کوچک اغلب فاقد دانشمند داده هستند. با این حال، آن‌ها همچنان نیاز دارند آینده را پیش‌بینی کنند. هوش مصنوعی این وضعیت را تغییر می‌دهد.

پیش‌بینی در گذشته نیازمند مهارت‌های عمیق ریاضی بود. شما به متخصصانی نیاز داشتید تا داده‌ها را پاکسازی کنند و مدل‌های پیچیده را انتخاب کنند. این موضوع باعث ایجاد گلوگاه می‌شد. مدیران محصول و صاحبان کسب‌وکار مجبور بودند هفته‌ها منتظر گزارش‌ها بمانند یا به حس ششم خود تکیه کنند.

هزینه انتظار بالاست. خرده‌فروشان فرصت‌های جهش تقاضا را از دست می‌دهند. تیم‌های محتوا روندهای فصلی را از دست می‌دهند. مدیران محصول نقشه‌های راه اشتباهی را برنامه‌ریزی می‌کنند.

شما احتمالاً داده‌ها را در اختیار دارید. سوابق فروش و گزارش‌های ترافیک وجود دارند. شما فقط ابزارهای لازم برای استفاده از آن‌ها را ندارید.

مدل‌های پایه (Foundation models) این فرآیند را تغییر می‌دهند. این مدل‌ها به‌صورت پیش‌آموزش‌دیده روی مجموعه‌داده‌های عظیم در حوزه‌های خرده‌فروشی، امور مالی و لجستیک ارائه می‌شوند. آن‌ها از قبل الگوهایی مانند فصلی بودن و روندها را درک می‌کنند. نیازی نیست آن‌ها را از صفر آموزش دهید. کافی است آن‌ها را به سمت داده‌های خود هدایت کنید تا به‌سرعت نتایج را ارائه دهند.

این موضوع به کاربران غیرفنی کمک می‌کند. دیگر نیازی به انتخاب معماری مدل ندارید. مدل با بافت (context) مخصوص به خود ارائه می‌شود.

برای پیش‌بینی مؤثر، این مراحل را دنبال کنید:

  • جمع‌آوری داده‌ها: معیارهای روزانه مانند فروش یا ثبت‌نام‌ها را از دو سال گذشته استخراج کنید.
  • اجرای تشخیص ناهنجاری (Anomaly detection): جهش‌های غیرعادی یا داده‌های مفقود را مشخص کنید. این کار از خراب شدن پیش‌بینی شما توسط خطاها جلوگیری می‌کند.
  • اجازه دهید مدل گزینه‌ها را آزمایش کند: از ابزارهایی استفاده کنید که روش‌های مختلف را با تاریخچه شما مقایسه می‌کنند تا بهترین گزینه را بیابند.
  • استفاده از پیش‌بینی‌های احتمالی: به دنبال یک عدد واحد نباشید. به دنبال یک بازه باشید. بازه‌ای مانند ۱۲۰۰ تا ۱۸۰۰ سفارش برای برنامه‌ریزی نیروی انسانی مفیدتر است.
  • تصمیم‌گیری کنید: از بازه زمانی پیش‌بینی برای برنامه‌ریزی منابع خود استفاده کنید.

چگونه از امروز شروع کنید:

  • معیارهای خود را مستند کنید: اگر یک سال سابقه دارید، می‌توانید شروع کنید.
  • ابزارهای مناسب را پیدا کنید: به دنبال ابزارهایی باشید که از مدل‌های پایه استفاده می‌کنند و قابلیت اعتبارسنجی متقاطع (cross-validation) را ارائه می‌دهند.
  • سطوح اطمینان را بررسی کنید: بازه‌های پیش‌بینی گسترده به معنای نوسان بالا و بازه‌های محدود به معنای پایداری است.
  • بافت انسانی را اضافه کنید: یک مدل از تبلیغات جدید یا مشتریان از دست رفته شما خبر ندارد. داده‌ها را با دانش کسب‌وکار خود ترکیب کنید.

ارزش واقعی از اتصال داده‌ها به تصمیمات واقعی حاصل می‌شود.

تجربه شما در پیش‌بینی با هوش مصنوعی چیست؟ در پایین نظر خود را بنویسید.

منبع: https://dev.to/basavaraj_sh_1ea7d95f0f2e/demand-forecasting-without-a-data-scientist-whats-now-possible-with-ai-2pk1

انجمن یادگیری اختیاری: https://t.me/GyaanSetuAi