04 Aug Pinco Proqnoz Modelinin İş Prinsipi və Müxtəlif Sektorlarda Tətbiqi

Posted at 05:06h in Uncategorized by

0 Likes

Pinco proqnozlaşdırma modelinin iş prinsipini və gələcək hadisələri hansı dəqiqliklə təxmin etdiyini öyrənin. Tətbiq sahələri və üstünlükləri haqqında ətraflı məlumat.

Pinco Proqnoz Modelinin İş Prinsipi və Müxtəlif Sektorlarda Tətbiqi

Qısamüddətli hadisə ehtimallarının hesablanmasında maksimum dəqiqliyə nail olmaq üçün sistemin “Zaman Çəkisi” əmsalını 0.8 ilə 0.95 arasında bir dəyərə təyin edin. Bu yanaşma, xüsusilə bazar dəyişkənliyini təhlil edən modellər üçün son dərəcə vacib olan ən yeni məlumat axınına üstünlük verir. Bu parametrin daha aşağı səviyyədə olması nəticələrin dəqiqliyini 20%-ə qədər azalda bilər.

Altı aydan uzun müddətli strateji qiymətləndirmələr üçün isə 0.3-dən 0.5-ə qədər olan daha aşağı bir əmsal tövsiyə olunur. Bu strategiya, son dövrlərdəki potensial anomal dalğalanmaların təsirini neytrallaşdırır və fundamental, tarixi meyllərə daha çox ağırlıq verir. Bu tənzimləməyə məhəl qoymamaq, modellərin qısamüddətli “səs-küyə” həddindən artıq reaksiya verməsinə və yekun göstəriciləri 15%-ə qədər təhrif etməsinə səbəb olur.

Daxil edilən məlumatların keyfiyyəti istifadə olunan modelin mürəkkəbliyindən daha çox təsirə malikdir. Ən azı iki fərqli mənbədən (məsələn, maliyyə hesabatları və təchizat zəncirinin logistikası) əldə edilmiş təmiz, təsdiqlənmiş məlumatlarla işləyən sadə bir xətti reqressiya modeli, təsdiqlənməmiş tək mənbəli məlumatlar üzərində çalışan mürəkkəb neyron şəbəkəsindən davamlı olaraq daha yaxşı nəticə göstərəcəkdir. Həmişə alqoritmik mürəkkəblikdən çox məlumatların yoxlanılmasına prioritet verin.None

Pinco Proqnozlaşdırması

Dəqiq nəticə hesablamaq üçün komandaların son beş oyundakı qol göstəricilərini (GF/GA) rəqiblərin reytinqinə görə indeksləşdirin. Yüksək reytinqli komandaya vurulan qol, aşağı reytinqli rəqiblə müqayisədə 1.5 əmsalı ilə dəyərləndirilməlidir.

Aparıcı oyunçuların fərdi forması kollektiv nəticəyə birbaşa təsir edir. Əsas hücumçunun son 3 matçda qol vura bilməməsi komandanın ümumi hücum potensialını təxminən 25% azaldır. Bu faktoru yekun təxminlərinizdə nəzərə alın.

Gözlənilən Qollar (xG) və Gözlənilən Buraxılan Qollar (xGA) metrikaları təsadüfi nəticələri filtrləməyə kömək edir. Bir komandanın xG göstəricisi real vurduğu qollardan davamlı olaraq 0.5 bal yuxarıdırsa, bu, hücumda şanslardan səmərəsiz istifadənin deyil, yüksək keyfiyyətli qol anları yaratmağın göstəricisidir.

Taktiki sxemlərin toqquşmasını analiz edin. Məsələn, 4-3-3 sxemi ilə oynayan hücumameyilli komanda, 5-3-2 sxemi ilə dərin müdafiə olunan rəqibə qarşı çətinlik çəkə bilər. Bu halda, standart ev sahibi üstünlüyü faktoru (adətən +0.3 qol) neytrallaşdırılmalı və ya 0.1-ə endirilməlidir.

Keçmişdəki 10 qarşılaşmanın nəticəsindən daha çox, son 2 mövsümdəki oyunların dinamikası məlumatvericidir. Məşqçi dəyişikliyi, əsas heyət transferləri və ya maliyyə durumu kimi amillər tarixi statistikadan daha ağır çəkiyə malikdir.

Proqnozlaşdırma üçün ilkin məlumatların hazırlanması və sistemə idxalı

İdxal üçün istifadə olunan fayl CSV (vergüllə ayrılmış dəyərlər) formatında və UTF-8 kodlaşdırmasında olmalıdır. Bu, Azərbaycan əlifbasındakı hərflərin düzgün tanınmasını təmin edir.

Məlumat cədvəli minimum aşağıdakı sütunları ehtiva etməlidir: `tarix`, `məhsul_kodu`, `satış_miqdarı`. Tarix sütunu `YYYY-MM-DD` (məsələn, `2023-10-26`) formatında olmalıdır. `satış_miqdarı` sütunu yalnız tam və ya onluq ədədlərdən ibarət olmalı, mətn tipli simvollar içərməməlidir.

Boş (NULL) `satış_miqdarı` xanaları sıfır (0) ilə əvəz edilməli və ya həmin sətir analizdən kənarlaşdırılmalıdır. Bütün sütunlarda vahid məlumat formatı tətbiq edin; məsələn, `qiymət` sütununda həm `10.50`, həm də `10,50` formatının istifadəsi xətalara yol açır. Yalnız nöqtə (`.`) onluq ayırıcı kimi qəbul edilir.

Anomal dəyərləri müəyyən etmək üçün statistik metodlardan (məsələn, kvartillərarası diapazon – IQR) istifadə edin. Orta satışdan kəskin fərqlənən qeydləri (məsələn, texniki səhv nəticəsində yaranmış 1000 qat artıq satış) təhlildən əvvəl düzəldin və ya silin.

Gələcək təxminlərinin dəqiqliyini artırmaq üçün ilkin məlumatlara yeni atributlar əlavə edin. `tarix` sütunundan istifadə edərək `həftənin_günü` (1-7 arası rəqəmlə), `ay`, pinko kazino `rüb` kimi yeni sütunlar yaradın. Bu, mövsümi və həftəlik trendlərin müəyyən edilməsinə kömək edir.

Xarici faktorları da nəzərə alın. Marketinq kampaniyaları, rəsmi bayram günləri və ya rəqiblərin fəaliyyəti kimi hadisələri göstərən ayrı bir `hadisələr.csv` faylı yaradın və `tarix` sütunu vasitəsilə əsas məlumat dəsti ilə birləşdirin.

Hazırlanmış CSV faylını sistemə yükləmək üçün “Məlumat İdxalı” bölməsindən istifadə edin. Yükləmədən sonra sistemin təqdim etdiyi ilkin yoxlama hesabatını diqqətlə nəzərdən keçirin. Hesabatda format xətaları və ya uyğunsuzluqlar aşkar edilərsə, mənbə faylına qayıdaraq düzəlişlər edin və idxal prosesini təkrarlayın.

Satış həcmini proqnozlaşdırmaq üçün alqoritmlərin seçilməsi və konfiqurasiyası

Stabil satış tarixçəsinə malik qısamüddətli (3 aya qədər) təxminlər üçün Holt-Winters kimi Eksponensial Hamarlama (ETS) modellərindən başlayın. Bu alqoritmlər minimal konfiqurasiya tələb edir və hesablama resurslarına qənaət edir.

Alqoritm seçimi birbaşa məlumatların xüsusiyyətlərindən asılıdır:

Trend və mövsümiliyi olan zaman sıraları üçün: ARIMA (Avtoreqressiv İnteqrasiya Edilmiş Sürüşən Orta) və ya Prophet modelləri daha dəqiq nəticələr verir. ARIMA statistik yanaşma, Prophet isə əlavə faktorları (məsələn, bayramlar) nəzərə alan çevik bir modeldir.
Xarici amillərdən (regressorlardan) asılılıq olduqda: Satışlar kampaniyalar, qiymət dəyişiklikləri və ya marketinq fəaliyyətləri ilə əlaqəlidirsə, XGBoost və ya LightGBM kimi qradiyent gücləndirmə alqoritmləri uyğundur. Bu modellər çoxsaylı dəyişənlərlə işləyə bilir.
“Səs-küylü” və qeyri-sabit məlumatlar üçün: Aydın bir qanunauyğunluq olmayan məlumatlarda həddindən artıq uyğunlaşmanın (overfitting) qarşısını almaq məqsədilə Sürüşən Orta (Moving Average) və ya sadə xətti reqressiya kimi daha bəsit metodlar daha dayanıqlı ola bilər.
Böyük həcmli məlumatlar (Big Data) ilə işləyərkən: LightGBM, XGBoost-dan daha sürətli işləyir. Prophet də böyük zaman sıralarının sürətli analizi üçün optimallaşdırılıb.

Seçilmiş alqoritmin dəqiq konfiqurasiyası proqnozun keyfiyyətini təyin edir:

ARIMA konfiqurasiyası: Modelin əsas parametrləri (p, d, q) ACF (Avtokorrelyasiya funksiyası) və PACF (Qismən Avtokorrelyasiya funksiyası) qrafikləri əsasında təyin edilir. ‘p’ avtoreqressiya dərəcəsini, ‘d’ stasionarlığa nail olmaq üçün differensasiya sayını, ‘q’ isə sürüşən orta dərəcəsini göstərir.
Prophet modelinin sazlanması: `changepoint_prior_scale` parametri ilə trend dəyişikliklərinə həssaslığı tənzimləyin. `add_seasonality()` funksiyası ilə standart olmayan mövsümi dövrləri (məsələn, rüblük) əlavə edin. `add_country_holidays()` ilə spesifik ölkənin bayramlarını avtomatik nəzərə alın.
XGBoost və LightGBM parametrləri: Optimal nəticə üçün hiperparametrlərin tənzimlənməsi tələb olunur. `n_estimators` (ağacların sayı), `learning_rate` (öyrənmə sürəti) və `max_depth` (ağacın maksimum dərinliyi) kimi parametrləri Grid Search və ya Randomized Search metodları ilə optimallaşdırın. İlkin mərhələdə `learning_rate` üçün 0.01-0.1 aralığı sınana bilər.

Alınan proqnoz nəticələrinin təhlili və biznes qərarlarında tətbiqi

Proqnozlaşdırma modelinin dəqiqliyi 85%-dən aşağıdırsa, nəticələri birbaşa strateji planlaşdırmada istifadə etməyin. Bu halda, göstəriciləri yalnız bazar tendensiyalarının ilkin qiymətləndirilməsi üçün köməkçi bir vasitə kimi nəzərdən keçirin. Dəqiqlik 95%-dən yuxarı olduqda isə, təxminlər büdcənin formalaşdırılması və resurs bölgüsü üçün əsas kimi götürülə bilər.

Alınan təxminləri müştəri seqmentləri üzrə təsnifləşdirin. Məsələn, yüksək gəlirli müştəri qrupu (top 20%) üçün satış gözləntilərinin 5%-lik artımı, aşağı gəlirli seqmentdəki 15%-lik artımdan daha çox mənfəət deməkdir. Resursları bu fərqə uyğun bölün. İnvestisiyaları ən yüksək gəlir vəd edən seqmentlərə yönəldin.

Hər bir proqnoz göstəricisi üçün mümkün xəta marjasını (məsələn, ±4%) müəyyən edin və buna əsasən üç ssenari hazırlayın: optimistik, realistik və pessimistik. Anbar ehtiyatlarının idarə edilməsi və təchizat zəncirinin planlaşdırılması zamanı pessimistik ssenarini əsas götürərək potensial itkiləri minimuma endirin.

Satış həcminin artacağı irəli sürülən məhsul kateqoriyaları üçün marketinq büdcəsini 10-15% artırın. Bu artımı birbaşa olaraq yüksək konversiya potensialı olan rəqəmsal reklam kanallarına yönəldin. Tələbatın azalması gözlənilən məhsullar üçün isə endirim kampaniyaları və ya “birlikdə al” təklifləri ilə satışları stimullaşdırın.

Hər rübün sonunda faktiki nəticələri ilkin təxminlərlə müqayisə edin. Əgər müəyyən bir region və ya məhsul qrupu üzrə sapma davamlı olaraq 10%-dən çox olarsa, proqnozlaşdırma alqoritminə təsir edən xarici amilləri (məsələn, rəqibin yeni kampaniyası, yerli iqtisadi dəyişikliklər) yenidən təhlil edin və modeli kalibrləyin.