2-Practical work. Choose an option in the order number according to the magazine and do it in the appropriate order. Kun vaqti, hafta kuni va aktsiyalar asosida chakana savdo do'koniga mijozlar tashrifini bashorat qilish

Egamberdiyev Sanjar
5-variant
2-Practical work. Choose an option in the order number according to the magazine and do it in the appropriate order.

Kun vaqti, hafta kuni va aktsiyalar asosida chakana savdo do'koniga mijozlar tashrifini bashorat qilish.

Chakana savdo sohasida mijozlarning xatti-harakatlarini tushunish va mijozlarning do'konga tashrifini bashorat qilish do'kon faoliyatini optimallashtirish, mijozlar tajribasini yaxshilash va savdoni oshirish uchun juda muhimdir. Mijozlarning chakana savdo do'koniga tashrif buyurishiga ko'plab omillar ta'sir qiladi, jumladan, kunning vaqti, haftaning kuni va aktsiyalar. Ushbu kurs ishida biz ma'lumotlarga asoslangan usullardan foydalangan holda chakana savdo do'koniga mijozlar tashrifi sonini bashorat qilish uchun ushbu omillardan qanday foydalanish mumkinligini o'rganamiz.

Mijozlarning tashrifini bashorat qilishning birinchi bosqichi tegishli ma'lumotlarni to'plashdir. Mijozlarning tashriflari, kunning vaqti, haftaning kuni va aktsiyalar haqidagi ma'lumotlarni turli manbalardan, masalan, savdo nuqtalari (POS) tizimlari, do'kon trafigini hisoblagichlari va reklama taqvimlari to'plash mumkin. Ma'lumotlar mijozlar tashriflarida mavsumiy va vaqtinchalik naqshlarni qo'lga kiritish uchun etarli vaqtni qamrab olishi kerak.
Ma'lumotlar yig'ilgandan so'ng, naqsh va tendentsiyalarni aniqlash uchun ularni tahlil qilish kerak. O'zgaruvchilar o'rtasidagi munosabatlar haqida tushunchaga ega bo'lish uchun ma'lumotlarni vizualizatsiya qilish kabi tadqiqot ma'lumotlarini tahlil qilish (EDA) usullaridan foydalanish mumkin. Masalan, kunning vaqti yoki haftaning kuni va mijozlar tashrifi soni o'rtasidagi bog'liqlikni tasavvur qilish uchun tarqalish chizmalari yoki chiziqli diagrammalardan foydalanish mumkin. Bundan tashqari, tavsiflovchi statistika va gipoteza sinovi kabi statistik usullar turli vaqt oralig'ida yoki reklama davrlarida mijozlar tashriflaridagi har qanday muhim farqlarni aniqlash uchun qo'llanilishi mumkin.
Xususiyat muhandisligi bashorat qilish modeli uchun mazmunli bashorat qiluvchilarni yaratish uchun ma'lumotlar to'plamidagi tegishli o'zgaruvchilarni tanlash va o'zgartirishni o'z ichiga oladi. Masalan, kunning vaqtini toifali o'zgaruvchilarga (masalan, ertalab, tushdan keyin, kechqurun, tun) yoki raqamli o'zgaruvchilarga (masalan, kunning soati) aylantirish mumkin. Haftaning kuni toifali o'zgaruvchilarga (masalan, ish kunlari va dam olish kunlari) yoki raqamli o'zgaruvchilarga (masalan, kun raqami) aylantirilishi mumkin. Aktsiyalar ikkilik o'zgaruvchilar sifatida (masalan, ko'tarilish yo'qligi uchun 0, ko'tarilish uchun 1) yoki toifali o'zgaruvchilar (masalan, reklama turi) sifatida ko'rsatilishi mumkin.
Ma'lumotlar tahlil qilingandan va xususiyatlar ishlab chiqilgandan so'ng, mijozlar tashriflarini bashorat qilish uchun turli xil bashorat modellarini qo'llash mumkin. Ushbu turdagi bashorat muammosi uchun tez-tez ishlatiladigan modellar qatoriga chiziqli regressiya, qaror daraxtlari, tasodifiy o'rmonlar va vektorli mashinalar (SVM) va neyron tarmoqlari kabi mashinani o'rganish algoritmlari kiradi. Prognozlash modelini tanlash ma'lumotlarning xususiyatlariga va kerakli aniqlik darajasiga bog'liq.
Bashorat modelini yaratgandan so'ng, uning aniqligi va ishlashini baholash uchun uni baholash kerak. Modelning ishlashini o'lchash uchun o'rtacha kvadrat xato (MSE), ildiz o'rtacha kvadrat xatosi (RMSE) va R-kvadrat kabi baholash ko'rsatkichlaridan foydalanish mumkin. Bundan tashqari, modelning mustahkamligini ta'minlash uchun ma'lumotlarning turli kichik to'plamlarida ishlashini tekshirish uchun o'zaro tekshirish usullari qo'llanilishi mumkin.
Model baholangandan so'ng, natijalarni tushunish va mazmunli tavsiyalar berish uchun sharhlash kerak. Misol uchun, model tushdan keyin va kechqurun, dam olish kunlari va reklama davrlarida mijozlar tashriflari ko'proq ekanligini aniqlashi mumkin. Ushbu ma'lumotlardan do'kon operatsiyalarini optimallashtirish uchun foydalanish mumkin, masalan, xodimlarni rejalashtirish va inventarizatsiyani boshqarish, mijozlar tashrifining eng yuqori vaqtiga mos keladi.
Chakana savdo do‘koniga mijozlar tashrifini kunning vaqti, haftaning kuni va aktsiyalar asosida qanday bashorat qilish mumkinligiga ba’zi misollar:
Chiziqli regressiya modeli: Lineer regressiya modeli kunning vaqti, haftaning kuni va aktsiyalar asosida mijozlar tashriflarini bashorat qilish uchun ishlatilishi mumkin. Kunning vaqti, haftaning kuni va reklama holati bashorat qiluvchi o'zgaruvchilar sifatida ishlatilishi mumkin va mijozlar tashriflari soni maqsadli o'zgaruvchi sifatida ishlatilishi mumkin. Model tarixiy ma'lumotlar bo'yicha o'qitilishi mumkin va har bir bashorat qiluvchi o'zgaruvchi uchun koeffitsientlar ularning mijozlar tashriflariga ta'sirini aniqlash uchun baholanishi mumkin. Misol uchun, model mijozlar tashriflari tushdan keyin va kechqurun, dam olish kunlari va reklama davrlarida ko'proq bo'lishini aniqlashi mumkin.
Qaror daraxti modeli: Qaror daraxti modelidan kunning vaqti, haftaning kuni va aktsiyalar asosida mijozlar tashriflarini bashorat qilish uchun foydalanish mumkin. Qaror daraxti tarixiy ma'lumotlar bo'yicha o'qitilishi mumkin va daraxt kunning vaqti, haftaning kuni va reklama holatiga qarab bo'linishi mumkin, bu esa mijozlar tashrifini bashorat qilishga olib keladigan filiallarni yaratishi mumkin. Masalan, qarorlar daraxti mijozlarning tashriflari ish kunlarida ertalab va tushdan keyin va reklama davrlarida ko'proq bo'lishini ko'rsatishi mumkin.
Tasodifiy o'rmon modeli: Tasodifiy o'rmon modeli kunning vaqti, haftaning kuni va aktsiyalar asosida mijozlar tashriflarini bashorat qilish uchun ishlatilishi mumkin. Tasodifiy o'rmon - bu bitta qaror daraxti bilan solishtirganda aniqroq bashorat qila oladigan qarorlar daraxtlari ansambli. Model tarixiy ma'lumotlar bo'yicha o'qitilishi mumkin va tasodifiy o'rmon kunning vaqti, haftaning kuni va reklama holatiga qarab bashorat qilish uchun bir nechta qaror daraxtlarini ko'rib chiqishi mumkin. Misol uchun, tasodifiy o'rmon mijozlar tashriflari dam olish kunlari kechqurun va reklama davrlarida ko'proq bo'lishini ko'rsatishi mumkin.
Vektor mashinasini qo'llab-quvvatlash (SVM) modeli: SVM modeli kunning vaqti, haftaning kuni va aktsiyalar asosida mijozlar tashriflarini bashorat qilish uchun ishlatilishi mumkin. SVM - bu tasniflash vazifalari uchun ishlatilishi mumkin bo'lgan mashinani o'rganish algoritmi bo'lib, unda model kunning vaqti, haftaning kuni va reklama holatiga qarab mijozlar tashriflarini yuqori yoki past deb tasniflashi mumkin. SVM modeli tarixiy ma'lumotlar bo'yicha o'qitilishi mumkin va SVM modelining giperparametrlari bashorat aniqligini optimallashtirish uchun sozlanishi mumkin. Misol uchun, SVM modeli mijozlarning tashriflari tushdan keyin va kechqurun, dam olish kunlari va reklama davrlarida ko'proq bo'lishini aniqlashi mumkin.
Neyron tarmoq modeli: Neyron tarmoq modeli kunning vaqti, haftaning kuni va aksiyalar asosida mijozlar tashrifini bashorat qilish uchun ishlatilishi mumkin. Neyron tarmoq - bu ma'lumotlardagi murakkab naqshlarni o'rganishi mumkin bo'lgan chuqur o'rganish modeli. Neyron tarmoq bir nechta qatlam va tugunlarga ega bo'lishi mumkin va kunning vaqti, haftaning kuni va reklama holatiga qarab bashorat qilish uchun tarixiy ma'lumotlarga o'rgatish mumkin. Neyron tarmoq modeli prognoz aniqligini optimallashtirish uchun arxitektura, faollashtirish funktsiyalari va giperparametrlarni sozlash orqali yaxshi sozlanishi mumkin. Misol uchun, neyron tarmoq modeli mijozlarning tashriflari ish kunlari kechqurun va reklama davrlarida ko'proq bo'lishini ko'rsatishi mumkin.
Xulosa qilib aytadigan bo'lsak, kunning vaqti, hafta kuni va aktsiyalar asosida chakana savdo do'koniga mijozlar tashrifini bashorat qilish do'kon faoliyatini optimallashtirish va mijozlar tajribasini yaxshilash uchun muhim vazifadir. Tegishli ma'lumotlarni to'plash va tahlil qilish, texnik xususiyatlarni yaratish va bashorat qilish modellarini yaratish va baholash orqali chakana savdo sohasida ma'lumotlarga asoslangan qarorlarni qabul qilish uchun qimmatli tushunchalarga ega bo'lish mumkin.