หมายเหตุ
การเข้าถึงหน้านี้ต้องได้รับการอนุญาต คุณสามารถลอง ลงชื่อเข้าใช้หรือเปลี่ยนไดเรกทอรีได้
การเข้าถึงหน้านี้ต้องได้รับการอนุญาต คุณสามารถลองเปลี่ยนไดเรกทอรีได้
แบบลอง การคาดการณ์ช่วยให้คุณสามารถจัดเรียงและตั้งค่าคอนฟิกต้นแบบ เพื่อกำหนดการคาดการณ์โปรไฟล์การคาดการณ์การคาดการณ์ แต่ละโมเดลจะแสดงแผนผังลำดับงานที่แสดงการคำนวณแบบกราฟิกที่โมเดลทำ
อัลกอริทึมการคาดการณ์ความต้องการ
การวางแผนความต้องการประกอบด้วยอัลกอริทึมการคาดการณ์ความต้องการที่เรียกกันสามอย่างคือ Auto-ARIMA,IMA และ Ima อัลกอริธึมการคาดการณ์ความต้องการที่คุณใช้ขึ้นอยู่กับลักษณะเฉพาะของข้อมูลประวัติของคุณ
- Auto-ARIMA ทำงานได้ดีที่สุดเมื่อข้อมูลเป็นไปตามรูปแบบที่เสถียร
- ข้อผิดพลาด แนวโน้ม และฤดูกาล (HOTEL) คือตัวเลือกที่ใช้วัตถุดิบที่มีแนวโน้มหรือฤดูกาล
- Prophet ทำงานได้ดีที่สุดกับข้อมูลที่ซับซ้อน ในโลกแห่งความเป็นจริง
การวางแผนความต้องการยังให้ทั้ง รูปแบบ ที่เหมาะสมที่สุด (ซึ่งจะเลือกอัลกอริทึมที่พร้อมใช้งานโดยอัตโนมัติชุดผลิตภัณฑ์และมิติต่างๆ) และความสามารถในการพัฒนาและใช้แบบแผนเฉพาะของคุณเอง
ด้วยการทำความเข้าใจอัลกอริธึมและจุดแข็งเหล่านี้ คุณสามารถตัดสินใจอย่างมีข้อมูลเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพห่วงโซ่อุปทานของคุณ และตอบสนองความต้องการของลูกค้า
ส่วนนี้จะอธิบายวิธีการทำงานของแต่ละอัลกอริทึม และความเหมาะสมของข้อมูลความต้องการในอดีตประเภทต่างๆ
โมเดลที่เหมาะสมที่สุด
โมเดลที่ดีที่สุดจะค้นหาอัลกอริทึมอื่นๆ ที่มีให้ใช้งานโดยอัตโนมัติ (AUTO-ARIMA, IMA, IMA หรือตริหนิ) ให้พอดีกับข้อมูลของคุณชุดข้อมูลของผลิตภัณฑ์และมิติต่างๆ ด้วยวิธีนี้ สามารถใช้โมเดลต่างๆ กับผลิตภัณฑ์ที่แตกต่างกันได้ โดยส่วนใหญ่ แล้วเราแนะใช้รุ่นสินค้าที่เหมาะสมที่สุด เนื่องจากจะรวมจุดแข็งของรุ่นมาตรฐานอื่นๆ ทั้งหมดไว้ด้วย ตัวอย่างต่อไปนี้แสดงวิธีการ
สมมติว่าคุณมีข้อมูลชุดเวลาความต้องการในอดีตที่รวมชุดมิติที่แสดงรายการในตารางต่อไปนี้
สินค้า | ร้านค้า |
---|---|
A | 1 |
A | 2 |
B | 1 |
B | 2 |
เมื่อคุณรันการคำนวณการคาดการณ์โดยใช้โมเดลนั้น แสดงเป็น 10 ผลลัพธ์ดังต่อไปนี้ ในตัวอย่างนี้ ระบบจะใช้แบบโมเดลนั้นเสมอ ไม่ว่าข้อผิดพลาดเปอร์เซ็นต์สัมบูรณ์ระหว่างค่าเฉลี่ยที่คำนวณได้ (MAP1) ของแต่ละชุดผลิตภัณฑ์และมิติจะเป็นอย่างไรก็ตาม
สินค้า | ร้านค้า | แบบจำลองการคาดการณ์ | MAPE |
---|---|---|---|
A | 1 | ศาสดา | 0.12 |
A | 2 | ศาสดา | 0.56 |
B | 1 | ศาสดา | 0.65 |
B | 2 | ศาสดา | 0.09 |
เมื่อคุณรันการคำนวณการคาดการณ์โดยใช้แบบคุณต้องการผลลัพธ์ดังนี้: ในตัวอย่างนี้ ระบบจะใช้แบบเลแบบ ภาษีขายเสมอ ไม่ว่า MAP1 ที่คำนวณได้จะใช้ในการรวมระหว่างผลิตภัณฑ์และมิติแต่ละชุดจะเป็นอย่างไรก็ตาม
สินค้า | ร้านค้า | แบบจำลองการคาดการณ์ | MAPE |
---|---|---|---|
A | 1 | ใหม่ | 0.18 |
A | 2 | ใหม่ | 0.15 |
B | 1 | ใหม่ | 0.21 |
B | 2 | ใหม่ | 0.31 |
เมื่อคุณรันการคำนวณการคาดการณ์โดยใช้รูปแบบที่เหมาะสมที่สุด ระบบจะปรับรูปแบบการเลือกแบบโมเดลให้เหมาะสมเฉพาะชุดผลิตภัณฑ์และมิติแต่ละชุด การเปลี่ยนแปลงที่เลือกตามรูปแบบที่พบในข้อมูลการขายในอดีต
สินค้า | ร้านค้า | แผนผังขึ้นใหม่ | แผนผัง ARIMA อัตโนมัติ | แผนผัง HOTEL | แบบโมเดลการคาดการณ์ที่เหมาะกับรุ่น | MAP1 ที่ดีที่สุด |
---|---|---|---|---|---|---|
A | 1 | 0.12 | 0.34 | 0.18 | ศาสดา | 0.12 |
A | 2 | 0.56 | 0.23 | 0.15 | ใหม่ | 0.15 |
B | 1 | 0.65 | 0.09 | 0.21 | ARIMA อัตโนมัติ | 0.09 |
B | 2 | 0.10 | 0.27 | 0.31 | ศาสดา | 0.10 |
กราฟต่อไปนี้แสดงการคาดการณ์ยอดขายโดยรวมทั่วทั้งมิติทั้งหมด (ผลิตภัณฑ์ทั้งหมดในร้านค้าทั้งหมด) ในช่วงเก้าเดือนข้างหน้า ซึ่งพบโดยใช้แบบมูลค่าการคาดการณ์ที่แตกต่างกันสามแบบ เส้นสีเขียวแสดงถึงรูปแบบความเหมาะสมที่สุด เนื่องจากเหมาะสมที่สุดที่จะเลือกแบบลองการคาดการณ์ที่ดีที่สุดให้กับชุดผลิตภัณฑ์และมิติแต่ละชุด จึงหลีกเลี่ยงการจุดนอกเวลาที่อาจเกิดขึ้นจากการบังคับแบบลองเดียวบนชุดมิติทั้งหมด การคาดการณ์ประสิทธิภาพโดยรวมจะคล้ายกับค่าเฉลี่ยของการคาดการณ์แบบโมเดลเดียว
คำอธิบายแผนภูมิ:
- สีแดง = เฉพาะชื่ออย่างเดียว
- สีเงิน = UE เท่านั้น
- สีเขียว = เหมาะที่สุด
Auto-ARIMA: ความสุขของนักเดินทางข้ามเวลา
อัลกอริธึม auto-ARIMA เป็นเหมือนเครื่องย้อนเวลา โดยจะพาคุณเดินทางผ่านรูปแบบความต้องการในอดีต เพื่อให้คุณสามารถคาดการณ์อย่างมีข้อมูลเกี่ยวกับอนาคตได้ Auto-ARIMA ใช้เทคนิคที่เรียกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบรวมอัตโนมัติ (ARIMA) เทคนิคนี้รวมองค์ประกอบหลักสามประการ: การถดถอยอัตโนมัติ ความแตกต่าง และค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ อัลกอริธึม ARIMA อัตโนมัติจะระบุชุดค่าผสมที่ดีที่สุดขององค์ประกอบเหล่านี้โดยอัตโนมัติ เพื่อสร้างโมเดลการคาดการณ์ที่เหมาะกับข้อมูลของคุณ
Auto-ARIMA ทำงานได้ดีเป็นพิเศษกับข้อมูลอนุกรมเวลาที่แสดงรูปแบบที่คงที่ในช่วงเวลาหนึ่ง เช่น ความผันผวนตามฤดูกาลหรือแนวโน้ม หากความต้องการในอดีตของคุณเป็นไปตามเส้นทางที่สอดคล้องกันพอสมควร auto-ARIMA อาจเป็นวิธีการคาดการณ์ที่คุณต้องการ
ETS: ตัวเปลี่ยนรูปร่าง
ข้อผิดพลาด แนวโน้ม และฤดูกาล (HTTP) เป็นอัลกอริทึมการคาดการณ์ความต้องการที่ปรับปรุงให้เข้ากับรูปร่างข้อมูลของคุณ ซึ่งสามารถเปลี่ยนแนวทางได้โดยอิงตามลักษณะของความต้องการในอดีตของคุณ ดังนั้นจึงเหมาะสำหรับสถานการณ์ที่หลากหลาย
ชื่อ ETS เป็นตัวย่อขององค์ประกอบสำคัญสามประการที่อัลกอริทึมจะแยกข้อมูลอนุกรมเวลาออกเป็น: ข้อผิดพลาด แนวโน้ม และฤดูกาล ด้วยการทำความเข้าใจและสร้างโมเดลส่วนประกอบเหล่านี้ ETS จะสร้างการคาดการณ์ที่จับรูปแบบที่ซ่อนอยู่ในข้อมูลของคุณ ซึ่งใช้งานได้ดีที่สุดกับข้อมูลที่แสดงรูปแบบตามฤดูกาล แนวโน้ม หรือทั้งสองอย่างที่ชัดเจน ดังนั้นจึงเป็นตัวเลือกที่ยอดเยี่ยมสำหรับธุรกิจที่มีผลกระทบต่อผลิตภัณฑ์หรือบริการตามฤดูกาล
Prophet: กูรูพยากรณ์ที่มีวิสัยทัศน์
Prophet ได้รับการพัฒนาโดยทีมวิจัยของ Facebook เป็นอัลกอริธึมการคาดการณ์ที่ทันสมัยและยืดหยุ่น ซึ่งสามารถจัดการกับความท้าทายของข้อมูลในโลกแห่งความเป็นจริงได้ ซึ่งมีประสิทธิภาพโดยเฉพาะอย่างยิ่งในการจัดการกับค่าที่หายไป ค่าผิดปกติ และรูปแบบที่ซับซ้อน
Prophet ทำงานโดยแยกย่อยข้อมูลอนุกรมเวลาออกเป็นองค์ประกอบต่างๆ เช่น แนวโน้ม ฤดูกาล และวันหยุด จากนั้นจึงปรับโมเดลให้เหมาะกับแต่ละองค์ประกอบ วิธีการนี้ช่วยให้ Prophet สามารถจับความแตกต่างในข้อมูลของคุณได้อย่างแม่นยำ และสร้างการคาดการณ์ที่เชื่อถือได้ Prophet เหมาะสำหรับธุรกิจที่มีรูปแบบความต้องการที่ไม่แน่นอนหรือค่าผิดปกติบ่อยครั้ง หรือธุรกิจที่ได้รับผลกระทบจากกิจกรรมพิเศษ เช่น วันหยุดหรือโปรโมชัน
อัลกอริทึม Azure Machine Learning แบบกำหนดเอง
ถ้าคุณมีอัลกอริทึมการเรียนรู้เกี่ยวกับ Microsoft Azure เครื่องที่ศุลกากรซึ่งคุณต้องการใช้กับแบบโมเดลการคาดการณ์ของคุณ คุณสามารถใช้อัลกอริทึมนั้นในการวางแผนความต้องการได้
สร้างและปรับแต่งโมเดลการคาดการณ์
หากต้องการสร้างและปรับแต่งโมเดลการคาดการณ์ คุณต้องเปิดโปรไฟล์การคาดการณ์ที่มีอยู่ก่อน (สำหรับข้อมูลเพิ่มเติม โปรดดู การทำงานกับโปรไฟล์การคาดการณ์) จากนั้นคุณสามารถปรับแต่งโมเดลที่โปรไฟล์ที่เลือกใช้ได้อย่างเต็มที่โดยการเพิ่ม ลบ และจัดเรียงไทล์ และกำหนดการตั้งค่าสำหรับแต่ละโมเดล
ให้ทำตามขั้นตอนเหล่านี้เพื่อสร้างและปรับแต่งโมเดลการคาดการณ์
- ในบานหน้าต่างนำทาง ให้เลือก การดำเนินงาน>โปรไฟล์การคาดการณ์
- เลือกโปรไฟล์การคาดการณ์ที่คุณต้องการสร้างหรือปรับแต่งโมเดลการคาดการณ์
- บนแท็บ โมเดลการคาดการณ์ จะมีอย่างน้อยหนึ่งไทล์ (ของชนิด อินพุต ) ที่ ด้านบนของแผนภูมิโฟลว์ โมเดลได้รับการประมวลผลจากบนลงล่าง และไทล์สุดท้ายจะต้องเป็นไทล์ชนิด บันทึก เพิ่ม ลบ และจัดเรียงไทล์ตามที่คุณต้องการ และกำหนดการตั้งค่าสำหรับแต่ละไทล์ สำหรับคำแนะนำ โปรดดูภาพประกอบหลังขั้นตอนนี้
- เมื่อคุณออกแบบโมเดลการคาดการณ์ของคุณเสร็จแล้ว ให้เลือกปุ่ม ตรวจสอบ
ที่มุมขวาบน ระบบจะทำการทดสอบสองสามรายการเพื่อตรวจสอบว่าโมเดลของคุณใช้งานได้ จากนั้นจึงให้ข้อเสนอแนะ แก้ไขปัญหาใดๆ ที่รายงานการทดสอบการตรวจสอบความถูกต้อง
- ทำงานต่อไปจนกว่าโมเดลของคุณจะพร้อม จากนั้น บนบานหน้าต่างการดำเนินการ เลือก บันทึก
- หากคุณต้องการบันทึกโมเดลการคาดการณ์เป็นค่าที่ตั้งไว้ล่วงหน้า เพื่อให้สามารถใช้งานได้เมื่อคุณและผู้ใช้รายอื่นสร้างโปรไฟล์การคาดการณ์ใหม่ ให้เลือกปุ่ม บันทึกเป็นเทมเพลตโมเดล
ที่มุมขวาบน
ภาพประกอบต่อไปนี้แสดงข้อมูลและการควบคุมที่พร้อมใช้งานสำหรับไทล์ในโมเดลการคาดการณ์
คำอธิบายแผนภูมิ:
ไอคอน ไทล์– สัญลักษณ์ที่แสดงถึงวัตถุประสงค์ของไทล์
ชนิด ไทล์– ชนิดของไทล์ ข้อความนี้มักจะอธิบายชนิดของบทบาท การคำนวณ หรือการดำเนินการอื่นๆ ที่ไทล์เป็นตัวแทน
ชื่อ ไทล์ – ชื่อที่ใช้กับไทล์ บางครั้งคุณสามารถป้อนข้อความนี้ด้วยตนเองในการตั้งค่าของไทล์ อย่างไรก็ตาม โดยปกติจะระบุค่าของการตั้งค่าอย่างใดอย่างหนึ่งที่ได้รับการกำหนดค่าสำหรับไทล์
การ เรียงต่อกัน– เปิดเมนูการกิจกรรมที่คุณสามารถจัดการบนไทล์ แม้ว่าการดำเนินการบางอย่างเหล่านี้จะเฉพาะเจาะจงกับชนิดไทล์ แต่ส่วนใหญ่มักเกิดขึ้นกับไทล์ทั้งหมด หากการดำเนินการใดๆ ปรากฏเป็นสีจาง จะไม่สามารถใช้งานได้เนื่องจากตำแหน่งปัจจุบันของไทล์หรือด้วยเหตุผลทางบริบทอื่นๆ ต่อไปนี้คือการดำเนินการทั่วไปบางส่วนที่พร้อมใช้งาน:
- การตั้งค่า – เปิดกล่องโต้ตอบซึ่งคุณสามารถตั้งค่าคอนฟิกการตั้งค่าของไทล์ได้
- ลบออก – ลบไทล์ออก
- เลื่อนขึ้น และ ย้ายลง – จัดวางไทล์ในแผนผังลดับงานใหม่
- ตั้งค่าเป็น 'Pass Through' เพื่อปิดใช้งานไทล์ที่เปิดใช้งานในปัจจุบันชั่วคราวโดยไม่ลบไทล์หรือการตั้งค่า
- ยกเลิกการตั้งค่า 'Pass Through' – สามารถเปิดใช้งานไทล์ที่ปิดใช้งานอยู่ในปัจจุบันอีกครั้ง
เพิ่มไทล์ เพิ่มไทล์ใหม่ในที่ตั้งที่เลือก
ชนิดไทล์การคาดการณ์
ส่วนนี้อธิบายวัตถุประสงค์ของไทล์การคาดการณ์แต่ละชนิด อีกทั้งยังอธิบายวิธีใช้และกำหนดค่าแต่ละชนิดด้วย
ไทล์อินพุต
อินพุต แสดงถึงชุดเวลาที่ให้ข้อมูลป้อนเข้าไปยังแบบมูลค่าของแบบโมเดลการคาดการณ์ อนุกรมเวลาคืออนุกรมเวลาที่แสดงอยู่ในแท็บ รวม ของแท็บ ข้อมูลอินพุต คุณไม่สามารถแก้ไขชื่อได้
อินพุต มีฟิลด์เพียงฟิลด์ที่คุณสามารถตั้งค่าได้: เติมค่าที่ขาดหายไป
ไทล์จัดการค่าผิดปกติ
จัดการจุดนอกจุด นอกจุดที่ระบุและชดเชยจุดข้อมูลจุดนอกจุดในอินพุท จุดข้อมูลเหล่านี้ถือเป็นความผิดปกติที่ควรละเว้นหรือทำให้เรียบ เพื่อป้องกันไม่ให้เกิดความผิดพลาดในการคำนวณการคาดการณ์
จัดการจุดนอก จุดนอกจุดมีฟิลด์ต่อไปนี้ที่คุณสามารถตั้งค่าได้:
จัดการจุดนอก จุด– เลือกตัวเลือกใดตัวเลือกหนึ่งต่อไปนี้:
- ช่วง Interquartile (IQR)
- แยกแนวโน้มและฤดูกาลโดยใช้ loess (STL)
ตัวคูณช่วงระหว่างควอร์ ต– ฟิลด์นี้จะพร้อมใช้งานเฉพาะเมื่อตั้งค่า ฟิลด์ จัดการจุด นอกจุดออก เป็น IQR เท่านั้น
วิธีการแก้ไข – ฟิลด์นี้จะพร้อมใช้งานเฉพาะเมื่อตั้งค่าฟิลด์ จัดการจุด นอกจุดนอกบริษัทเป็น IQR เท่านั้น
ข้อนะนะ นะที่มีฤดูกาล– ฟิลด์นี้จะพร้อมใช้งานเฉพาะเมื่อตั้งค่า ฟิลด์จัดการจุด นอกจุดนอกบริษัทเป็น STL เท่านั้น
ไทล์การคาดการณ์
การคาดการณ์ ใช้อัลกอริทึมการคาดการณ์ที่เลือกกับชุดเวลาอินพุทเพื่อสร้างชุดเวลาการคาดการณ์
การคาดการณ์ มีฟิลด์ที่คุณสามารถตั้งค่าได้เพียงฟิลด์เดียว: ชนิดแบบโมเดล ใช้เพื่อเลือกอัลกอริธึมการคาดการณ์ที่จะใช้ สำหรับข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับแต่ละอัลกอริธึมที่มีอยู่ โปรดดูที่ส่วน อัลกอริธึมการคาดการณ์ความต้องการ เลือกอัลกอริธึมชนิดใดชนิดหนึ่งต่อไปนี้:
- ARIMA – ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบรวมแบบรวมโดยอัตโนมัติ
- HOTEL – ข้อผิดพลาด แนวโน้ม ฤดูกาล
- ต.ค . 10/10 Facebook
- รูปแบบความเหมาะสมที่สุด
การเงินและการดำเนินงาน – ไทล์ Azure Machine Learning
ถ้าคุณใช้อัลกอริทึม Azure Machine Learning ของคุณเองเพื่อการคาดการณ์ความต้องการใน ห่วงโซ่อุปทาน Management ( ตามที่อธิบายไว้ในภาพรวมการคาดการณ์ความต้องการ) คุณสามารถใช้อัลกอริทึมเหล่านี้ต่อไปได้ในขณะที่ใช้การวางแผนความต้องการ เพียงแค่ใส่ไทล์ การเงินและการดำเนินงาน – Azure Machine Learning ในโมเดลการคาดการณ์ของคุณแทนที่จะเป็นไทล์ การคาดการณ์
หากต้องการทราบข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับวิธีตั้งค่าการวางแผนความต้องการเพื่อเชื่อมต่อและใช้อัลกอริทึม Azure Machine Learning ของคุณ โปรดดูที่อัลกอริทึม Azure Machine Learning ของคุณเองในการวางแผนความต้องการ
ระยะเปิด/ออก
ระยะเข้า/ ออกใหม่จะปรับเปลี่ยนค่าของคอลัมน์ข้อมูลในชุดเวลา เพื่อจำลองการจำลองทีละขั้นในองค์ประกอบใหม่ (เช่น ผลิตภัณฑ์ใหม่หรือคลังสินค้า) หรือไม่มีองค์ประกอบเก่า การคำนวณระยะใน/ออกจะสิ้นสุดในช่วงรอบระยะเวลาที่ระบุ และใช้ค่าที่ดึงมาจากชุดเวลาเดียวกัน (จากคอลัมน์ข้อมูลเดียวกันซึ่งจะถูกปรับปรุงหรือคอลัมน์ข้อมูลอื่นที่แสดงถึงองค์ประกอบที่คล้ายกัน)
ระยะภายใน/ ออกจะมีฟิลด์ต่อไปนี้ที่คุณสามารถตั้งค่าได้:
- ขั้นตอนรหัส – ชื่อเฉพาะของไทล์ ชื่อนี้จะแสดงอยู่ในผังงาน
- การ อธิบายโดยย่อของไทล์
- สร้าง โดยผู้ใช้ที่สร้างไทล์
- กลุ่ม กฎ– ชื่อของกลุ่มกฎที่กำหนดการคำนวณที่ไทล์ใช้
เมื่อคุณตั้งค่าแบบลองการคาดการณ์ ตำแหน่งของไทล์ระยะ ใน/ออก จะมีผลกระทบต่อผลการคำนวณ หากต้องการใช้การคำนวณระยะเข้า /ออกกับหมายเลขการขายในอดีต ให้วางระยะเข้า/ ออกไทล์ก่อนไทล์การคาดการณ์ (ตามที่แสดงทางด้านซ้ายของภาพประกอบต่อไปนี้) หากต้องการใช้การคำนวณระยะเข้า /ออกกับผลลัพธ์ที่คาดการณ์ ให้วางระยะเข้า/ ออกไทล์หลังจากไทล์การคาดการณ์ (ตามที่แสดงทางด้านขวาของภาพประกอบต่อไปนี้)
หากต้องการทราบข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับฟังก์ชันระยะเปิด/นอก รวมทั้งรายละเอียดเกี่ยวกับวิธีการตั้งค่ากลุ่มกฎระยะใน/ ออก ให้ดูที่ การใช้ฟังก์ชันระยะใน/นอกเพื่อจำลองการเปลี่ยนแปลงที่วางแผนไว้
ไทล์บันทึก
บันทึก บันทึกผลลัพธ์จากแบบโมเดลการคาดการณ์เป็นชุดใหม่หรือที่อัพเดตแล้ว โมเดลการคาดการณ์ทั้งหมดต้องลงท้ายด้วยไทล์ บันทึก ไทล์เดียว
อนุกรมเวลาการคาดการณ์จะถูกบันทึกตามการตั้งค่าที่คุณกำหนดค่าในแต่ละครั้งที่คุณรันงานการคาดการณ์ตามที่อธิบายไว้ใน ทำงานกับโปรไฟล์การคาดการณ์