Sdílet prostřednictvím

Vývoj, vyhodnocení a hodnocení modelu prognózování pro prodej superstoru

  • Článek

Tento kurz představuje ucelený příklad pracovního postupu Synapse Datová Věda v Microsoft Fabric. Scénář sestaví model prognózování, který používá historická prodejní data k predikci prodeje kategorií produktů v superstore.

Prognózování je zásadním aktivem při prodeji. Kombinuje historická data a prediktivní metody, které poskytují přehled o budoucích trendech. Prognózování může analyzovat minulé prodeje a identifikovat vzory a učit se od chování spotřebitelů za účelem optimalizace inventarizace, produkce a marketingových strategií. Tento proaktivní přístup zlepšuje adaptabilitu, rychlost odezvy a celkový výkon firem na dynamickém marketplace.

Tento kurz se věnuje těmto krokům:

  • Načtení dat
  • Použití průzkumné analýzy dat k pochopení a zpracování dat
  • Trénování modelu strojového učení pomocí opensourcového softwarového balíčku a sledování experimentů s MLflow a funkcí automatického protokolování prostředků infrastruktury
  • Uložení konečného modelu strojového učení a vytváření předpovědí
  • Zobrazení výkonu modelu pomocí vizualizací Power BI

Požadavky

Sledování v poznámkovém bloku

V poznámkovém bloku můžete zvolit jednu z těchto možností:

  • Otevření a spuštění integrovaného poznámkového bloku v prostředí Datová Věda Synapse
  • Nahrání poznámkového bloku z GitHubu do prostředí synapse Datová Věda

Otevření integrovaného poznámkového bloku

Tento kurz doprovází ukázkový poznámkový blok prognózování prodeje.

Otevření integrovaného ukázkového poznámkového bloku kurzu v prostředí Datová Věda Synapse:

  1. Přejděte na domovskou stránku Synapse Datová Věda.

  2. Vyberte Použít ukázku.

  3. Vyberte odpovídající ukázku:

    • Pokud je ukázka pro kurz Pythonu, na výchozí kartě Kompletní pracovní postupy (Python ).
    • Pokud je ukázka kurzu jazyka R, na kartě Kompletní pracovní postupy (R).
    • Pokud je ukázka pro rychlý kurz, na kartě Rychlé kurzy .

  4. Než začnete spouštět kód, připojte k poznámkovému bloku lakehouse.

Import poznámkového bloku z GitHubu

Poznámkový blok AIsample - Superstore Forecast.ipynb doprovází tento kurz.

Pokud chcete otevřít doprovodný poznámkový blok pro tento kurz, postupujte podle pokynů v části Příprava systému na kurzy datových věd a importujte poznámkový blok do pracovního prostoru.

Pokud byste raději zkopírovali a vložili kód z této stránky, můžete vytvořit nový poznámkový blok.

Než začnete spouštět kód, nezapomeňte k poznámkovému bloku připojit lakehouse.

Krok 1: Načtení dat

Datová sada obsahuje 9 995 instancí prodeje různých produktů. Obsahuje také 21 atributů. Tato tabulka pochází ze souboru Superstore.xlsx použitého v tomto poznámkovém bloku:

ID řádku ID objednávky Datum objednávky Ship Date Režim expedice ID zákazníka Jméno zákazníka Segment Země/oblast City State PSČ Oblast ID produktu Kategorie Podkategorie Název produktu Prodej Množství Sleva Profit
4 US-2015-108966 2015-10-11 2015-10-18 Standardní třída SO-20335 Sean O'Donnell Příjemce USA Fort Lauderdale Florida 33311 Jih FUR-TA-10000577 Nábytek Tabulky Bretford CR4500 Series Slim Obdélníkový stůl 957.5775 5 0,45 -383.0310
11 CA-2014-115812 2014-06-09 2014-06-09 Standardní třída Standardní třída Brosina Hoffman Příjemce USA Los Angeles Kalifornie 90032 Západ FUR-TA-10001539 Nábytek Tabulky Chromcraft obdélníkové konferenční stoly 1706.184 9 0,2 85.3092
31 US-2015-150630 2015-09-17 2015-09-21 Standardní třída TB-21520 Tracy Blumstein Příjemce USA Filadelfie Pensylvánie 19140 Východ OFF-EN-10001509 Kancelářské potřeby Obálky Obálky s mnoho řetězcovými vazbami 3.264 2 0,2 1.1016

Definujte tyto parametry, abyste mohli tento poznámkový blok používat s různými datovými sadami:

IS_CUSTOM_DATA = False  # If TRUE, the dataset has to be uploaded manually

IS_SAMPLE = False  # If TRUE, use only rows of data for training; otherwise, use all data
SAMPLE_ROWS = 5000  # If IS_SAMPLE is True, use only this number of rows for training

DATA_ROOT = "/lakehouse/default"
DATA_FOLDER = "Files/salesforecast"  # Folder with data files
DATA_FILE = "Superstore.xlsx"  # Data file name

EXPERIMENT_NAME = "aisample-superstore-forecast"  # MLflow experiment name

Stažení datové sady a nahrání do jezera

Tento kód stáhne veřejně dostupnou verzi datové sady a pak ji uloží do objektu Fabric Lakehouse:

Důležité

Než ho spustíte, nezapomeňte do poznámkového bloku přidat jezero . V opačném případě se zobrazí chyba.

import os, requests
if not IS_CUSTOM_DATA:
    # Download data files into the lakehouse if they're not already there
    remote_url = "https://synapseaisolutionsa.blob.core.windows.net/public/Forecast_Superstore_Sales"
    file_list = ["Superstore.xlsx"]
    download_path = "/lakehouse/default/Files/salesforecast/raw"

    if not os.path.exists("/lakehouse/default"):
        raise FileNotFoundError(
            "Default lakehouse not found, please add a lakehouse and restart the session."
        )
    os.makedirs(download_path, exist_ok=True)
    for fname in file_list:
        if not os.path.exists(f"{download_path}/{fname}"):
            r = requests.get(f"{remote_url}/{fname}", timeout=30)
            with open(f"{download_path}/{fname}", "wb") as f:
                f.write(r.content)
    print("Downloaded demo data files into lakehouse.")

Nastavení sledování experimentů MLflow

Microsoft Fabric při trénování automaticky zaznamenává hodnoty vstupních parametrů a výstupních metrik modelu strojového učení. Tím se rozšiřují možnosti automatickéhologování MLflow. Informace se pak zaprotokolují do pracovního prostoru, kde k němu máte přístup a vizualizovat je pomocí rozhraní API MLflow nebo odpovídajícího experimentu v pracovním prostoru. Další informace o automatickém přihlašování najdete v tématu Automatickélogování v Microsoft Fabric.

Pokud chcete vypnout automatické protokolování Microsoft Fabric v relaci poznámkového bloku, zavolejte mlflow.autolog() a nastavte disable=True:

# Set up MLflow for experiment tracking
import mlflow

mlflow.set_experiment(EXPERIMENT_NAME)
mlflow.autolog(disable=True)  # Turn off MLflow autologging

Čtení nezpracovaných dat z jezera

Čtení nezpracovaných dat z oddílu Soubory v jezeře. Přidejte další sloupce pro různé části kalendářních dat. Stejné informace slouží k vytvoření dělené tabulky delta. Vzhledem k tomu, že nezpracovaná data jsou uložená jako excelový soubor, musíte je přečíst pomocí knihovny pandas:

import pandas as pd
df = pd.read_excel("/lakehouse/default/Files/salesforecast/raw/Superstore.xlsx")

Krok 2: Provádění průzkumné analýzy dat

Import knihoven

Před jakoukoli analýzou naimportujte požadované knihovny:

# Importing required libraries
import warnings
import itertools
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
warnings.filterwarnings("ignore")
plt.style.use('fivethirtyeight')
import pandas as pd
import statsmodels.api as sm
import matplotlib
matplotlib.rcParams['axes.labelsize'] = 14
matplotlib.rcParams['xtick.labelsize'] = 12
matplotlib.rcParams['ytick.labelsize'] = 12
matplotlib.rcParams['text.color'] = 'k'
from sklearn.metrics import mean_squared_error,mean_absolute_percentage_error

Zobrazení nezpracovaných dat

Ručně zkontrolujte podmnožinu dat, abyste lépe porozuměli samotné datové sadě, a pomocí display funkce vytiskněte datový rámec. Zobrazení navíc Chart můžou snadno vizualizovat podmnožinu datové sady.

display(df)

Tento poznámkový blok se primárně zaměřuje na prognózování Furniture prodeje kategorií. Tím se zrychlí výpočet a ukáže se výkon modelu. Tento poznámkový blok ale používá přizpůsobitelné techniky. Tyto techniky můžete rozšířit, abyste mohli předpovědět prodej dalších kategorií produktů.

# Select "Furniture" as the product category
furniture = df.loc[df['Category'] == 'Furniture']
print(furniture['Order Date'].min(), furniture['Order Date'].max())

Předběžné zpracování dat

Obchodní scénáře z reálného světa často potřebují předpovědět prodej ve třech různých kategoriích:

  • Konkrétní kategorie produktů
  • Konkrétní kategorie zákazníka
  • Konkrétní kombinace kategorie produktů a kategorie zákazníků

Nejprve zahoďte nepotřebné sloupce pro předběžné zpracování dat. Některé sloupce (Row ID, Order ID,Customer IDa Customer Name) jsou zbytečné, protože nemají žádný vliv. Chceme pro konkrétní kategoriiFurniture produktů () předpovědět celkový prodej napříč státem a oblastí, abychom mohli vypustit Statesloupce , , Region, CountryCitya Postal Code sloupce. Pokud chcete předpovědět prodej pro konkrétní umístění nebo kategorii, možná budete muset odpovídajícím způsobem upravit krok předběžného zpracování.

# Data preprocessing
cols = ['Row ID', 'Order ID', 'Ship Date', 'Ship Mode', 'Customer ID', 'Customer Name', 
'Segment', 'Country', 'City', 'State', 'Postal Code', 'Region', 'Product ID', 'Category', 
'Sub-Category', 'Product Name', 'Quantity', 'Discount', 'Profit']
# Drop unnecessary columns
furniture.drop(cols, axis=1, inplace=True)
furniture = furniture.sort_values('Order Date')
furniture.isnull().sum()

Datová sada je strukturovaná každý den. Ve sloupci Order Datemusíme převzorkovat, protože chceme vytvořit model, který bude prognózovat prodeje měsíčně.

Nejprve seskupte Furniture kategorii podle Order Date. Pak vypočítáte součet Sales sloupce pro každou skupinu, abyste určili celkový prodej pro každou jedinečnou Order Date hodnotu. Převzorkujte Sales sloupec s MS frekvencí a agregujte data podle měsíců. Nakonec vypočítejte průměrnou hodnotu prodeje pro každý měsíc.

# Data preparation
furniture = furniture.groupby('Order Date')['Sales'].sum().reset_index()
furniture = furniture.set_index('Order Date')
furniture.index
y = furniture['Sales'].resample('MS').mean()
y = y.reset_index()
y['Order Date'] = pd.to_datetime(y['Order Date'])
y['Order Date'] = [i+pd.DateOffset(months=67) for i in y['Order Date']]
y = y.set_index(['Order Date'])
maximim_date = y.reset_index()['Order Date'].max()

Demonstrujte dopad Order Date Sales na Furniture kategorii:

# Impact of order date on the sales
y.plot(figsize=(12, 3))
plt.show()

Před jakoukoli statistickou analýzou je nutné importovat modul Pythonu statsmodels . Poskytuje třídy a funkce pro odhad mnoha statistických modelů. Poskytuje také třídy a funkce pro provádění statistických testů a statistického zkoumání dat.

import statsmodels.api as sm

Provádění statistické analýzy

Časová řada sleduje tyto datové prvky v nastavených intervalech, aby bylo možné určit variantu těchto prvků ve vzoru časové řady:

  • Úroveň: Základní komponenta představující průměrnou hodnotu pro určité časové období

  • Trend: Popisuje, jestli časová řada klesá, zůstává konstantní nebo se v průběhu času zvyšuje.

  • Sezónnost: Popisuje pravidelný signál v časových řadách a hledá cyklické výskyty, které mají vliv na rostoucí nebo klesající vzory časových řad.

  • Šum/rezidua: Odkazuje na náhodné kolísání a variabilitu v datech časových řad, která model nedokáže vysvětlit.

V tomto kódu sledujete tyto prvky datové sady po předběžném zpracování:

# Decompose the time series into its components by using statsmodels
result = sm.tsa.seasonal_decompose(y, model='additive')

# Labels and corresponding data for plotting
components = [('Seasonality', result.seasonal),
              ('Trend', result.trend),
              ('Residual', result.resid),
              ('Observed Data', y)]

# Create subplots in a grid
fig, axes = plt.subplots(nrows=4, ncols=1, figsize=(12, 7))
plt.subplots_adjust(hspace=0.8)  # Adjust vertical space
axes = axes.ravel()

# Plot the components
for ax, (label, data) in zip(axes, components):
    ax.plot(data, label=label, color='blue' if label != 'Observed Data' else 'purple')
    ax.set_xlabel('Time')
    ax.set_ylabel(label)
    ax.set_xlabel('Time', fontsize=10)
    ax.set_ylabel(label, fontsize=10)
    ax.legend(fontsize=10)

plt.show()

Grafy popisují sezónnost, trendy a šum v datech prognóz. Můžete zachytit základní vzory a vyvíjet modely, které provádějí přesné předpovědi odolné vůči náhodným výkyvům.

Krok 3: Trénování a sledování modelu

Teď, když máte k dispozici data, definujte model prognózy. V tomto poznámkovém bloku použijte model prognózy označovaný jako sezónní autoregresní integrovaný klouzavý průměr s exogenními faktory (SARIMAX). SARIMAX kombinuje komponenty automatického přenosu dat (AR) a klouzavý průměr (MA), sezónní rozdíly a externí prediktory, aby byly přesné a flexibilní prognózy pro data časových řad.

K sledování experimentů také použijete automatické protokolování MLflow a Fabric. Tady načtěte tabulku delta z jezera. Můžete použít další tabulky delta, které považují lakehouse za zdroj.

# Import required libraries for model evaluation
from sklearn.metrics import mean_squared_error, mean_absolute_percentage_error

Ladění hyperparametrů

SARIMAX bere v úvahu parametry zahrnuté v normálním režimu klouzavého klouzavého průměru (ARIMA) (p, d, q) a přidává parametry sezónnosti (P, D, Q, s). Tyto argumenty modelu SARIMAX se nazývají pořadí (p, d, q) a sezónní pořadí (P, D, , Qs), v uvedeném pořadí. Proto pro trénování modelu musíme nejprve vyladit sedm parametrů.

Parametry objednávky:

  • p: Pořadí komponenty AR představující počet minulých pozorování v časové řadě sloužící k predikci aktuální hodnoty.

    Obvykle by tento parametr měl být nezáporné celé číslo. Běžné hodnoty jsou v rozsahu 0 až 3, i když jsou možné vyšší hodnoty v závislosti na konkrétních charakteristikách dat. Vyšší p hodnota označuje delší paměť minulých hodnot v modelu.

  • d: Rozdílové pořadí představující počet, kolikrát je potřeba časové řady odlišit, aby bylo možné dosáhnout neměnnosti.

    Tento parametr by měl být nezáporné celé číslo. Běžné hodnoty jsou v rozsahu 0 až 2. Hodnota d 0 znamená, že časová řada je již statickou. Vyšší hodnoty označují počet rozdílových operací potřebných k tomu, aby byl statický.

  • q: Pořadí komponenty MA představující počet minulých termínů chyby white-noise použitých k predikci aktuální hodnoty.

    Tento parametr by měl být nezáporné celé číslo. Běžné hodnoty jsou v rozsahu 0 až 3, ale vyšší hodnoty mohou být nezbytné pro určité časové řady. Vyšší q hodnota označuje silnější závislost na minulých chybových termínech k vytváření předpovědí.

Parametry sezónní objednávky:

  • P: Sezónní pořadí součásti AR, podobně jako p u sezónní části
  • D: Sezónní pořadí rozdílových hodnot, podobně jako d u sezónní části
  • Q: Sezónní pořadí součásti MA, podobně jako q u sezónní části
  • s: Počet časových kroků na sezónní cyklus (například 12 pro měsíční data s roční sezónností)
# Hyperparameter tuning
p = d = q = range(0, 2)
pdq = list(itertools.product(p, d, q))
seasonal_pdq = [(x[0], x[1], x[2], 12) for x in list(itertools.product(p, d, q))]
print('Examples of parameter combinations for Seasonal ARIMA...')
print('SARIMAX: {} x {}'.format(pdq[1], seasonal_pdq[1]))
print('SARIMAX: {} x {}'.format(pdq[1], seasonal_pdq[2]))
print('SARIMAX: {} x {}'.format(pdq[2], seasonal_pdq[3]))
print('SARIMAX: {} x {}'.format(pdq[2], seasonal_pdq[4]))

SARIMAX má další parametry:

  • enforce_stationarity: Určuje, zda má model vynutit neměnnost dat časových řad před přizpůsobením modelu SARIMAX.

    Pokud enforce_stationarity je nastavená hodnota True (výchozí), znamená to, že model SARIMAX by měl vynutit staticitu na datech časových řad. Model SARIMAX pak automaticky použije rozdíly na data, aby byl statický, jak je specifikováno d a D objednávky, před přizpůsobením modelu. To je běžný postup, protože mnoho modelů časových řad, včetně SARIMAX, předpokládá, že data jsou statickou.

    Pro nestacionární časovou řadu (například vykazuje trendy nebo sezónnost), je vhodné nastavit enforce_stationarity Truea nechat model SARIMAX zvládnout rozdílové fungování, aby dosáhla statického výkonu. Pro statickou časovou řadu (například jednu bez trendů nebo sezónnosti) je nastavená enforce_stationarity tak, aby False se zabránilo zbytečnému rozdílu.

  • enforce_invertibility: Určuje, zda má model vynutit invertibilitu u odhadovaných parametrů během procesu optimalizace.

    Pokud enforce_invertibility je nastavená hodnota True (výchozí), znamená to, že model SARIMAX by měl u odhadovaných parametrů vynutit invertibilitu. Nechtěnost zajišťuje, že model je dobře definovaný a že odhadovaný koeficient AR a MA přistane v rozsahu nehybnosti.

    Vynucení invertibility pomáhá zajistit, aby model SARIMAX dodržoval teoretické požadavky na stabilní model časové řady. Pomáhá také předcházet problémům s odhadem a stabilitou modelu.

Výchozí hodnota je AR(1) model. To se týká (1, 0, 0). Je ale běžné vyzkoušet různé kombinace parametrů objednávek a parametrů sezónních objednávek a vyhodnotit výkon modelu pro datovou sadu. Příslušné hodnoty se můžou lišit od jedné časové řady po druhé.

Stanovení optimálních hodnot často zahrnuje analýzu funkce automatické opravy (ACF) a částečné funkce automatické opravy (PACF) dat časových řad. Často se také používá kritéria výběru modelu – například kritérium Akaike information (AIC) nebo bayesovské kritérium informací (BIC).

Ladění hyperparametrů:

# Tune the hyperparameters to determine the best model
for param in pdq:
    for param_seasonal in seasonal_pdq:
        try:
            mod = sm.tsa.statespace.SARIMAX(y,
                                            order=param,
                                            seasonal_order=param_seasonal,
                                            enforce_stationarity=False,
                                            enforce_invertibility=False)
            results = mod.fit(disp=False)
            print('ARIMA{}x{}12 - AIC:{}'.format(param, param_seasonal, results.aic))
        except:
            continue

Po vyhodnocení předchozích výsledků můžete určit hodnoty pro parametry objednávky i parametry sezónní objednávky. Volba je order=(0, 1, 1) a seasonal_order=(0, 1, 1, 12), která nabízí nejnižší AIC (například 279,58). Tyto hodnoty použijte k trénování modelu.

Trénování modelu

# Model training 
mod = sm.tsa.statespace.SARIMAX(y,
                                order=(0, 1, 1),
                                seasonal_order=(0, 1, 1, 12),
                                enforce_stationarity=False,
                                enforce_invertibility=False)
results = mod.fit(disp=False)
print(results.summary().tables[1])

Tento kód vizualizuje prognózu časových řad pro data prodeje nábytku. Vynesené výsledky zobrazují pozorovaná data i prognózu o jednom kroku dopředu se stínovanou oblastí pro interval spolehlivosti.

# Plot the forecasting results
pred = results.get_prediction(start=maximim_date, end=maximim_date+pd.DateOffset(months=6), dynamic=False) # Forecast for the next 6 months (months=6)
pred_ci = pred.conf_int() # Extract the confidence intervals for the predictions
ax = y['2019':].plot(label='observed')
pred.predicted_mean.plot(ax=ax, label='One-step ahead forecast', alpha=.7, figsize=(12, 7))
ax.fill_between(pred_ci.index,
                pred_ci.iloc[:, 0],
                pred_ci.iloc[:, 1], color='k', alpha=.2)
ax.set_xlabel('Date')
ax.set_ylabel('Furniture Sales')
plt.legend()
plt.show()

# Validate the forecasted result
predictions = results.get_prediction(start=maximim_date-pd.DateOffset(months=6-1), dynamic=False)
# Forecast on the unseen future data
predictions_future = results.get_prediction(start=maximim_date+ pd.DateOffset(months=1),end=maximim_date+ pd.DateOffset(months=6),dynamic=False)

Používá predictions se k posouzení výkonu modelu tím, že naproti tomu se skutečnými hodnotami. Hodnota predictions_future označuje budoucí prognózování.

# Log the model and parameters
model_name = f"{EXPERIMENT_NAME}-Sarimax"
with mlflow.start_run(run_name="Sarimax") as run:
    mlflow.statsmodels.log_model(results,model_name,registered_model_name=model_name)
    mlflow.log_params({"order":(0,1,1),"seasonal_order":(0, 1, 1, 12),'enforce_stationarity':False,'enforce_invertibility':False})
    model_uri = f"runs:/{run.info.run_id}/{model_name}"
    print("Model saved in run %s" % run.info.run_id)
    print(f"Model URI: {model_uri}")
mlflow.end_run()

# Load the saved model
loaded_model = mlflow.statsmodels.load_model(model_uri)

Krok 4: Určení skóre modelu a uložení předpovědí

Integrujte skutečné hodnoty s předpovídané hodnoty a vytvořte sestavu Power BI. Tyto výsledky uložte do tabulky v jezeře.

# Data preparation for Power BI visualization
Future = pd.DataFrame(predictions_future.predicted_mean).reset_index()
Future.columns = ['Date','Forecasted_Sales']
Future['Actual_Sales'] = np.NAN
Actual = pd.DataFrame(predictions.predicted_mean).reset_index()
Actual.columns = ['Date','Forecasted_Sales']
y_truth = y['2023-02-01':]
Actual['Actual_Sales'] = y_truth.values
final_data = pd.concat([Actual,Future])
# Calculate the mean absolute percentage error (MAPE) between 'Actual_Sales' and 'Forecasted_Sales' 
final_data['MAPE'] = mean_absolute_percentage_error(Actual['Actual_Sales'], Actual['Forecasted_Sales']) * 100
final_data['Category'] = "Furniture"
final_data[final_data['Actual_Sales'].isnull()]

input_df = y.reset_index()
input_df.rename(columns = {'Order Date':'Date','Sales':'Actual_Sales'}, inplace=True)
input_df['Category'] = 'Furniture'
input_df['MAPE'] = np.NAN
input_df['Forecasted_Sales'] = np.NAN

# Write back the results into the lakehouse
final_data_2 = pd.concat([input_df,final_data[final_data['Actual_Sales'].isnull()]])
table_name = "Demand_Forecast_New_1"
spark.createDataFrame(final_data_2).write.mode("overwrite").format("delta").save(f"Tables/{table_name}")
print(f"Spark DataFrame saved to delta table: {table_name}")

Krok 5: Vizualizace v Power BI

Sestava Power BI zobrazuje průměrnou absolutní procentuální chybu (MAPE) 16,58. Metrika MAPE definuje přesnost metody prognózování. Představuje přesnost předpovídaného množství ve srovnání se skutečnými množstvími.

MAPE je jednoduchá metrika. 10% MAPE představuje průměrnou odchylku mezi předpokládanými hodnotami a skutečnými hodnotami 10 %, bez ohledu na to, zda byla odchylka kladná nebo záporná. Standardy žádoucích hodnot MAPE se liší v různých odvětvích.

Světle modrá čára v tomto grafu představuje skutečné hodnoty prodeje. Tmavě modrá čára představuje předpokládané hodnoty prodeje. Porovnání skutečných a předpokládaných prodejů ukazuje, že model efektivně predikuje prodeje pro Furniture kategorii během prvních šesti měsíců roku 2023.

Screenshot of a Power BI report.

Na základě tohoto pozorování můžeme mít důvěru v prognózování schopností modelu, celkové prodeje za posledních šest měsíců roku 2023 a rozšířit do roku 2024. Tato spolehlivost může informovat strategická rozhodnutí o řízení zásob, zajišťování surovin a dalších aspektech souvisejících s podnikáním.

Související obsah