Prevedere le promozioni delle vendite al dettaglio
Ultimo aggiornamento: 11 feb 2025
Prevedere le promozioni delle vendite al dettaglio
Questa esercitazione costruisce due modelli per prevedere gli effetti di future promozioni di vendita e poi confronta i modelli.
Analogamente all'esercitazione sul monitoraggio delle condizioni, il processo di data mining consiste nelle fasi di esplorazione, preparazione dei dati, addestramento e test. Non tutti i dati presenti nel file di dati " telco.csv sono utili per prevedere il turn over. È possibile utilizzare il filtro per selezionare solo i dati considerati importanti per l'uso come predittore (i campi contrassegnati come Importanti nel modello).
Anteprima del tutorial
Guardate questo video per vedere in anteprima i passaggi di questa esercitazione. L'interfaccia utente mostrata nel video potrebbe presentare lievi differenze. Il video è destinato ad accompagnare l'esercitazione scritta. Questo video fornisce un metodo visivo per apprendere i concetti e le attività di questa documentazione.
Prova il tutorial
In questa esercitazione, completerete questi compiti:
Questa esercitazione utilizza il flusso Promozione delle vendite al dettaglio nel progetto di esempio. Il file di dati utilizzato è goods2n.csv. L'immagine seguente mostra il flusso del modellatore di esempio.
Figura 1. Flusso del modellatore di campioni
L'immagine seguente mostra il set di dati di esempio.Figura 2. Dataset di esempio
Compito 1: Aprire il progetto di esempio
Il progetto campione contiene diversi set di dati e flussi di modellazione di esempio. Se non si dispone già del progetto di esempio, consultare l'argomento Tutorial per creare il progetto di esempio. Seguite quindi i passaggi seguenti per aprire il progetto campione:
In Cloud Pak for Data, dal menu di navigazione, scegliere Progetti > Visualizza tutti i progetti.
Fare clic su ProgettoSPSS Modeler.
Fare clic sulla scheda Assets per visualizzare i set di dati e i flussi del modellatore.
Controlla i tuoi progressi
L'immagine seguente mostra la scheda Assets del progetto. Ora si è pronti a lavorare con il flusso del modellatore di esempio associato a questa esercitazione.
Task 2: Esaminare i nodi Data Asset, Derive e Type
La promozione delle vendite al dettaglio comprende diversi nodi. Procedere come segue per esaminare i nodi Data Asset, Derive e Type:
Nodo Asset dati
Dalla scheda Assets, aprire il flusso del modellatore Retail Sales Promotion e attendere il caricamento dell'area di disegno.
Fare doppio clic sul nodo goods1n.csv Questo nodo è un nodo di risorse dati che punta al file goods1n.csv nel progetto.
Esaminare il 'Proprietà del formato del file.
Fare clic su Anteprima dati per visualizzare l'intero set di dati.
Si noti che ogni record contiene:
Class. Tipo di prodotto.
Cost. Prezzo unitario.
Promotion. Indice dell'importo speso per una particolare promozione.
Before. Entrate prima della promozione.
After. Entrate dopo la promozione.
I due campi dei ricavi (Before e " After) sono espressi in termini assoluti. Tuttavia, sembra probabile che l'aumento delle entrate dopo la promozione (e presumibilmente come risultato della stessa) possa essere un dato più utile.
Chiudere l'anteprima dei dati e il riquadro laterale delle proprietà.
Nodo Ricava
Fare doppio clic sul nodo Incremento (Derivazione). Questo nodo ricava il valore dell'aumento delle entrate.
Rivedete le impostazioni, in particolare il campo Espressione, che contiene una formula per ricavare l'aumento in percentuale delle entrate prima della promozione: '(After - Before) /
Before * 100.0.
Fare clic su Anteprima dati per visualizzare il set di dati con i valori derivati.
Si noti la colonna Incremento.
Per ciascuna classe di prodotti, esiste una relazione abbastanza lineare
tra l'aumento delle entrate ed i costi della promozione. Pertanto, è probabile che una struttura ad albero delle decisioni o una
rete neurale potrebbero prevedere, con ragionevole precisione,
l'aumento delle entrate dagli altri campo disponibili.
Chiudere l'anteprima dei dati e il riquadro laterale delle proprietà.
Nodo Tipo
Fare doppio clic sul nodo Definisci tipi (Tipo). Questo nodo specifica le proprietà dei campi, come il livello di misurazione (il tipo di dati che il campo contiene) e il ruolo di ciascun campo come target o input nella modellazione. Il livello di
misurazione è una categoria che indica il tipo di dati all'interno del campo. Il file di dati di origine utilizza tre diversi livelli di misurazione:
Un campo continuo (come il campo " Age ) contiene valori numerici continui.
Un campo nominale (come il campo " Education ) ha due o più valori distinti, in questo caso " College o " High school.
Un campo ordinale (come il campo " Income level ) descrive dati con più valori distinti che hanno un ordine intrinseco: in questo caso " Low, " Medium e " High.
Per ogni campo, il nodo Tipo specifica anche un ruolo per indicare il ruolo che ogni campo svolge nella modellazione. Il ruolo è impostato su Target per il campo 'Increase, che è il campo derivato. Il 'target è il campo per il quale si vuole prevedere il valore.
Il ruolo è impostato su Input per la maggior parte degli altri campi. I campi di input sono talvolta noti come " predictors, ovvero campi i cui valori sono utilizzati dall'algoritmo di modellazione per prevedere il valore del campo target.
Il ruolo del campo " After è impostato su Nessuno, quindi questo campo non viene utilizzato dall'algoritmo di modellazione.
Facoltativo: Fare clic su Anteprima dati per visualizzare il set di dati con i valori derivati.
Controlla i tuoi progressi
L'immagine seguente mostra il nodo Tipo. Ora si è pronti a generare e confrontare i modelli.
Il flusso addestra una rete neurale ed una struttura ad albero delle
decisioni per effettuare la previsione dell'aumento delle entrate. Per generare i due modelli, procedere come segue:
Generare i modelli
Fare doppio clic sul nodo Increase (Rete neurale) per esaminarne le proprietà.
Espandere la sezione Fondamenti per vedere che il tipo di modello è il Perceptron multistrato. Questa proprietà determina il modo in cui la rete collega i predittori ai target attraverso gli strati nascosti. Il perceptron multistrato consente di creare relazioni più complesse, a costo di aumentare il tempo di addestramento e di calcolo.
Espandere la sezione Opzioni modello per visualizzare le proprietà di valutazione e di punteggio.
Fare doppio clic sul nodo Incremento (albero C&R) per visualizzarne le proprietà.
Fare clic su Esegui tutto e attendere la generazione delle pepite del modello.
Confronto tra i modelli
Collegare la pepita del modello Increase (C&R Tree) al modello Increase (Neural net).
Aggiungere un nodo Analisi:
Dalla palette, espandere la sezione Uscite.
Trascinare il nodo Analisi sull'area di disegno.
Collegare la pepita del modello Increase (Rete neurale) al nodo Analysis.
Modificare il set di dati per utilizzare dati diversi per l'analisi:
Fare doppio clic sul nodo goods1n.csv per visualizzarne le proprietà.
CV leccare 'Modifica del set di dati.
Spostarsi su Attività dati > GOODS2n.csv
Fare clic su Seleziona.
Fare clic su Salva.
Passare il mouse sul nodo Analisi e fare clic sull'icona Esegui.
Nel riquadro Output e modelli, fare clic sull'output con il nome Analisi per visualizzare i risultati.
Dall'output dell'analisi, in particolare dalla correlazione lineare tra l'aumento previsto e la risposta corretta, si nota che i sistemi addestrati prevedono l'aumento delle entrate con un alto grado di successo.
Ulteriori esplorazioni potrebbero concentrarsi sui casi in cui i
sistemi addestrati commettono errori relativamente grandi. È possibile identificare questi errori tracciando il grafico dell'aumento previsto delle entrate rispetto all'aumento effettivo. È possibile selezionare i valori anomali su un grafico utilizzando i grafici interattivi di SPSS Modeler e, in base alle loro proprietà, è possibile mettere a punto la descrizione dei dati o il processo di apprendimento per migliorare l'accuratezza.
Controlla i tuoi progressi
L'immagine seguente mostra l'output del nodo Analisi.
Questo esempio ha mostrato come prevedere gli effetti di future promozioni di vendita. Come nell' esempio del monitoraggio delle condizioni, il processo di data mining consiste nelle fasi di esplorazione, preparazione dei dati, formazione e test.
Use this interactive map to learn about the relationships between your tasks, the tools you need, the services that provide the tools, and where you use the tools.
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Create a visual flow that uses modeling algorithms to prepare data and build and train a model, using a guided approach to machine learning that doesn’t require coding.
Create and manage scenarios to find the best solution to your optimization problem by comparing different combinations of your model, data, and solutions.
Create a flow of ordered operations to cleanse and shape data. Visualize data to identify problems and discover insights.
Automate the model lifecycle, including preparing data, training models, and creating deployments.
Work with R notebooks and scripts in an integrated development environment.
Create a federated learning experiment to train a common model on a set of remote data sources. Share training results without sharing data.
Deploy and run your data science and AI solutions in a test or production environment.
Find and share your data and other assets.
Import asset metadata from a connection into a project or a catalog.
Enrich imported asset metadata with business context, data profiling, and quality assessment.
Measure and monitor the quality of your data.
Create and run masking flows to prepare copies of data assets that are masked by advanced data protection rules.
Create your business vocabulary to enrich assets and rules to protect data.
Track data movement and usage for transparency and determining data accuracy.
Track AI models from request to production.
Create a flow with a set of connectors and stages to transform and integrate data. Provide enriched and tailored information for your enterprise.
Create a virtual table to segment or combine data from one or more tables.
Measure outcomes from your AI models and help ensure the fairness, explainability, and compliance of all your models.
Replicate data to target systems with low latency, transactional integrity and optimized data capture.
Consolidate data from the disparate sources that fuel your business and establish a single, trusted, 360-degree view of your customers.
Services you can use
Services add features and tools to the platform.
Develop powerful AI solutions with an integrated collaborative studio and industry-standard APIs and SDKs. Formerly known as Watson Studio.
Quickly build, run and manage generative AI and machine learning applications with built-in performance and scalability. Formerly known as Watson Machine Learning.
Discover, profile, catalog, and share trusted data in your organization.
Create ETL and data pipeline services for real-time, micro-batch, and batch data orchestration.
View, access, manipulate, and analyze your data without moving it.
Monitor your AI models for bias, fairness, and trust with added transparency on how your AI models make decisions.
Provide efficient change data capture and near real-time data delivery with transactional integrity.
Improve trust in AI pipelines by identifying duplicate records and providing reliable data about your customers, suppliers, or partners.
Increase data pipeline transparency so you can determine data accuracy throughout your models and systems.
Where you'll work
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