ИССЛЕДОВАНИЕ АЛГОРИТМОВ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ И АНАЛИЗ БОЛЬШИХ ДАННЫХ ДЛЯ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ СПРОСА И ПОВЕДЕНИЯ КЛИЕНТОВ

Abstract

В этой статье исследуется применение алгоритмов машинного обучения и анализа больших данных для прогнозирования спроса и поведения клиентов. Благодаря увеличению доступности огромных объемов данных и развитию методов машинного обучения организации могут использовать эти инструменты для получения информации о предпочтениях клиентов, прогнозирования моделей спроса и принятия решений на основе данных. В статье обсуждаются несколько часто используемых алгоритмов машинного обучения, таких как логистическая регрессия, случайный лес, повышение градиента, машины опорных векторов, нейронные сети, k-ближайшие соседи и наивный Байес , которые доказали свою эффективность в задачах прогнозирования поведения клиентов. Также обсуждаются соображения по выбору алгоритма, включая доступность данных, интерпретируемость, масштабируемость и сложность модели. Кроме того, в статье освещаются метрики оценки, обычно используемые для оценки производительности этих алгоритмов, такие как точность, прецизионность, полнота, показатель F1, кривая ROC, AUC, среднеквадратическая ошибка, R-квадрат, подъем и средняя средняя точность. Понимая и применяя эти методы, организации могут получить конкурентное преимущество, точно прогнозируя спрос и эффективно ориентируясь на свою клиентскую базу.