基于机器学习进行销售预测分析

通过分析集团客户历史销售数据,结合市场未来需求与行业政策,本课程教授如何预测客户销售收入,指导销售策略,提升经济效益。学员将掌握数据挖掘、BI机器学习方法及MaxCompute数据加工流程,独立完成收入预测。

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根据集团客户历史销售数据,结合对市场未来需求数据、相关行业政策数据等,预测未来周期内客户销售收入,用以指导企业销售策略,加强计划性,提高经济效益。

通过本案例,学员可以了解预测的相关概念及相关算法,掌握MaxCompute内部数据加工流程,掌握机器学习的方法,最终可独立解决常见的收入预测场景。

课程目标:

掌握基本的数据挖掘知识

了解BI机器学习方法及相关加工流程

开始学习:

Apsara Clouder大数据专项技能认证:基于机器学习进行销售预测分析

课时列表:

课时1:预测分析的定义及作用:介绍什么是预测、预测的意义、原则及注意事项。

课时2:预测算法介绍:介绍几种常见的预测挖掘算法。

课时3:阿里云PAI预测算法模块介绍:介绍本课程中用到的阿里云产品大数据计算服务、大数据开发套件及机器学习功能模块。

课时4:利用阿里云PAI进行收入预测挖掘分析:演示本课程中用到的阿里云产品大数据计算服务、大数据开发套件及机器学习功能模块。

课时5:阿里云PAI产品收入预测挖掘演示实验:介绍项目背景、项目实施流程以及其中的关键步骤和技术。

课时6:【在线实验】利用PAI进行收入预测挖掘分析:根据已有的收入数据信息,进行后续的收入预测。

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