BloguData na AI
Kutabiri mahitaji kwa kutumia data ya kihistoria
Na Micah Ondiwa, Mhandisi Mkuu wa Programu 1 dak. kusoma
Mbinu rahisi za utabiri, upimaji wa wazi wa usahihi na hukumu za binadamu mara nyingi hupata matokeo bora kuliko modeli tata katika kupanga hisa na wafanyakazi.
Kujua kiasi kitakachohitajika wiki ijayo au mwezi ujao husaidia katika kupanga hisa, rasilimali watu na fedha. Data ya kihistoria ndiko mwanzo.
Elewa mifumo
Panga historia kwenye chati. Angalia mwelekeo, misimu (kila wiki, kila mwezi, kila mwaka), sikukuu na matukio ya mara moja.
Anza kwa urahisi
Wastani unaosogea na mbinu za ki-msimu ni rahisi kueleweka na mara nyingi zina usahihi wa kushangaza. Zitumie kama msingi.
Ongeza ugumu kwa uangalifu
Mifano ya machine learning inaweza kujumuisha vigezo zaidi — promosheni, bei, hali ya hewa — lakini zinahitaji data nyingi zaidi na ufuatiliaji. Zitumie tu ikiwa zitapita msingi.
Pima usahihi kwa uaminifu
Jaribu utabiri kwa vipindi ambavyo mfano haukukuaona na fafanua kosa la utabiri kwa muda.
Changanya na hukumu ya kibinadamu
Wapanga wana habari kuhusu matukio yajayo ambayo data haijaifunua. Waache warekebishe utabiri, na rekodi sababu.
Tabiri kwa ngazi sahihi
Tabiri mahali ambapo maamuzi yamefanywa — kwa familia ya bidhaa na eneo — badala ya ngazi ambayo ni ya kina mno kuwa ya kuaminika.
Tazama huduma zetu za uchambuzi wa utabiri.
Kuhusu mwandishi
Micah Ondiwa
Mhandisi Mkuu wa Programu
Micah Ondiwa anaandika kuhusu uhandisi wa programu — usanifu wa programu, APIs na uingizaji, data na maendeleo yanayosaidiwa na AI, na utoaji wa kuaminika.