Die Erstellung eines Umsatzprognosemodells in MindsDB erfolgt in fünf Schritten:
- Vorbereitung der DatenVerbindung zu Verkaufsdatenbanken (z. B. MySQL) und Sicherstellung, dass die Daten charakteristische Felder wie historische Verkäufe, Produktkategorien, Zeitstempel usw. enthalten.
- ModellbildungExecute SQL-Anweisung
CREATE PREDICTOR sales_forecast FROM mysql_db.sales_data PREDICT next_quarter_revenueDas System wird automatisch:- Identifizieren Sie numerische und kategoriale Merkmale
- Identifizierung von Zeitreihenfeldern (z. B. order_date)
- Konfigurieren der Standardparameter des Lightwood-Frameworks
- Überwachung der Ausbildung: durch
SELECT * FROM mindsdb.predictors WHERE name='sales_forecast'Anzeige des Trainingsfortschritts und der Genauigkeitskennzahlen - Vorhersage-Anfrage: Verwenden Sie eine Datei wie
SELECT next_quarter_revenue FROM sales_forecast WHERE product_category='electronics'Anweisungen, um die Vorhersageergebnisse von - Optimierung der Auswirkungen: durch
RETRAIN sales_forecast USING ...Anpassung von Merkmalstechnik oder Modellparametern
Erklärung der Stärken:
Zeitersparnis von ca. 801 TP3T im Vergleich zu herkömmlichen ML-Prozessen, wobei eine Fallstudie eines Einzelhändlers zeigt, dass er eine wöchentliche Umsatzprognosegenauigkeit von 921 TP3T erreicht.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelMindsDB: eine Open-Source-Plattform zur Verbindung von Daten aus verschiedenen Quellen und zur Abfrage mit SQL und KIDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie erstellt man ein Prognosemodell mit MindsDB? Absatzprognose als Beispiel zur Veranschaulichung der wichtigsten Schritte
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