'

Data Mining – Деревья решений

Понравилась презентация – покажи это...





Слайд 0

1 Data Mining – Деревья решений Подключение к источнику данных Выбор целевой функции Выбор факторов, влияющих на целевую функцию


Слайд 1

2 Data Mining – Деревья решений Система показывает, какая наценка является оптимальной с точки зрения получения прибыли


Слайд 2

3 Data Mining – Деревья решений Если мы будем продавать копченую колбасу при наценке от 20 до 25%, то достигнем максимальной прибыли, если будем проводить рекламу


Слайд 3

4 Data Mining – Анализ “Что-если” С помощью нейросетевой модели узнаем, какой у нас будет объем продаж, если мы будем торговать с наценкой из оптимального для прибыли диапазона


Слайд 4

5 Data Mining – Анализ “Что-если” Посмотрим параметры модели…


Слайд 5

6 Data Mining – Анализ “Что-если” Видим прогноз продаж колбасы при наценке 25% и при других параметрах (в т.ч. при условии, что мы проводим рекламную кампанию).


Слайд 6

7 Data Mining – Анализ “Что-если” Смотрим как изменится объем продаж, если мы немного понизим наценку, с 25% до 22%. Спрос достаточно эластичен…


Слайд 7

8 Принятие решения об изменении ценовой политики Посмотрим, как у нас идут продажи в разных городах, и с помощью Data Mining оптимизируем их


×

HTML:





Ссылка: