Nachfrageprognose mit Data Analytics und AI lösen

Find AI Tools
No difficulty
No complicated process
Find ai tools

Nachfrageprognose mit Data Analytics und AI lösen

Inhaltsverzeichnis

  1. Einleitung
  2. Google Analytics einrichten
  3. Datenquelle vorbereiten
  4. Daten in BigQuery transformieren
  5. Daten in Vertex AI importieren
  6. Vorhersagemodell erstellen
  7. Modell trainieren
  8. Batch-Vorhersagen erstellen
  9. Vorhersagedaten analysieren
  10. Fazit

📊 Nachfrageprognose mit Data Analytics und KI: Eine Fallstudie

In dieser Fallstudie werden wir uns mit der Nachfrageprognose mithilfe von Data Analytics und Künstlicher Intelligenz befassen. Dabei betrachten wir eine E-Commerce-Website, die Google Analytics verwendet, um die auf der Website stattfindenden Ereignisse zu erfassen. Insbesondere interessieren wir uns für den Ereignistyp "Begin Checkout", der die Absicht des Benutzers zum Kauf eines Produkts anzeigt. Wir nutzen die Daten aus Google Analytics, überführen sie in das BigQuery-Format und verwenden anschließend Vertex AI, um das Prognosemodell zu erstellen und die Anzahl der Checkout-Ereignisse auf der Website vorherzusagen.

Einleitung

Die Nachfrageprognose stellt eine der wichtigsten Herausforderungen für Unternehmen dar. Durch das Verständnis der zukünftigen Kundennachfrage können Unternehmen ihre Bestände, Produktionspläne und Ressourcen optimal verwalten. In dieser Fallstudie werden wir zeigen, wie Data Analytics und Künstliche Intelligenz eingesetzt werden können, um eine präzise Nachfrageprognose für eine E-Commerce-Website zu erstellen.

Google Analytics einrichten

Bevor wir mit der Datenanalyse beginnen können, müssen wir sicherstellen, dass Google Analytics korrekt eingerichtet ist und die relevanten Ereignisse erfasst werden. Dazu müssen wir die Verbindung zwischen Google Analytics und BigQuery herstellen. Gehen Sie hierzu zum Admin-Panel von Google Analytics, scrollen Sie nach unten und suchen Sie den Abschnitt "Produktverknüpfung". Dort finden Sie die Option zur Verknüpfung mit BigQuery. Wählen Sie das gewünschte BigQuery-Projekt aus und legen Sie die Übertragungsfrequenz fest.

Datenquelle vorbereiten

Um genaue Vorhersagen zu treffen, ist es wichtig, dass die Datenquelle und deren Format korrekt vorbereitet sind. Die Datenquelle für unsere Nachfrageprognose ist Google Analytics. Wir benötigen nur die Ereignisse vom Typ "Begin Checkout", da diese uns die Kaufabsicht der Benutzer anzeigen. Mithilfe einer einfachen Abfrage können wir diese Ereignisse aus dem Datenbestand extrahieren und nach Tagen gruppieren, um herauszufinden, wie viele Checkouts an einem bestimmten Tag stattgefunden haben.

Daten in BigQuery transformieren

Nachdem wir die Ereignisdaten aus Google Analytics extrahiert haben, müssen wir sie in das richtige Format für die Verwendung mit Vertex AI transformieren. Das Format sollte eine Tabelle mit vier Spalten sein: Datum, Anzahl der Checkouts, eine Kennziffer und eine Zusatzinformation (z.B. Feiertage). Gehen Sie sicher, dass die Daten entsprechend transformiert werden und im BigQuery-Format vorliegen.

Daten in Vertex AI importieren

Sobald die Daten in das erforderliche Format gebracht wurden, können wir sie in Vertex AI importieren und damit das Prognosemodell erstellen. Gehen Sie zu Vertex AI und navigieren Sie zum Tabellenbereich, wo Sie das Prognosemodell finden. Stellen Sie sicher, dass Sie die richtige Region auswählen, da der Speicherbereich in derselben Region sein muss, um auf die Daten zugreifen zu können. Erstellen Sie ein neues Dataset und laden Sie die vorbereiteten Daten hoch.

Vorhersagemodell erstellen

Um ein Vorhersagemodell zu erstellen, verwenden wir das AutoML-Tool von Vertex AI. Wählen Sie das zuvor erstellte Dataset aus und legen Sie den Namen des Modells fest. Definieren Sie die Zielvariable (Anzahl der Checkouts), den Zeitstempel und die Granularität (in unserem Fall täglich). Konfigurieren Sie die Modellparameter wie das Trainingsziel und setzen Sie den Trainingsvorgang in Gang. Der Trainingsprozess kann einige Stunden dauern, abhängig von der Datenmenge.

Modell trainieren

Während das Modell trainiert wird, haben wir die Möglichkeit, die Konfiguration anzupassen und die Optimierung zu überwachen. Stellen Sie sicher, dass alle relevanten Spalten richtig erfasst werden und die Optimierung auf eine minimale absolute Fehlerabweichung ausgerichtet ist. Das Trainieren des Modells erfordert Zeit und Geduld, aber das Ergebnis wird es wert sein.

Batch-Vorhersagen erstellen

Sobald das Modell trainiert ist, können wir Batch-Vorhersagen erstellen, um die Anzahl der Checkouts für die nächsten sieben Tage zu prognostizieren. Laden Sie die zuvor vorbereiteten Daten hoch und wählen Sie den Speicherort für die Vorhersagen aus. Starten Sie den Batch-Prozess und warten Sie auf das Ergebnis. Sie erhalten eine E-Mail-Benachrichtigung, sobald die Vorhersagen abgeschlossen sind.

Vorhersagedaten analysieren

Nach Abschluss des Batch-Prozesses können wir die Vorhersagedaten analysieren und Einblicke gewinnen. Überprüfen Sie die generierten Vorhersagen und vergleichen Sie sie mit den tatsächlichen Daten. Stellen Sie fest, ob das Modell genaue Vorhersagen getroffen hat und welche Faktoren die Nachfrage beeinflusst haben.

Highlights

  • Die Nachfrageprognose ist ein entscheidender Faktor für Unternehmen, um ihre Ressourcen und Planungen zu optimieren.
  • Durch die Kombination von Data Analytics und Künstlicher Intelligenz können präzise Vorhersagen erstellt werden.
  • Google Analytics bietet wertvolle Daten zum Verständnis des Nutzerverhaltens.
  • Die korrekte Vorbereitung der Datenquelle ist entscheidend für genaue Vorhersagen.
  • Vertex AI bietet leistungsstarke Tools für das Training von Vorhersagemodellen.
  • Die Überprüfung und Analyse der Vorhersagedaten ist essenziell, um das Modell weiter zu verbessern.

FAQs

Frage: Wie lange dauert es, ein Vorhersagemodell zu trainieren? Antwort: Die Trainingsdauer variiert je nach Datenmenge und Komplexität des Modells. Es kann mehrere Stunden bis zu mehreren Tagen dauern.

Frage: Wie genau sind die Vorhersagen? Antwort: Die Genauigkeit der Vorhersagen hängt von der Qualität der Daten und der Konfiguration des Modells ab. Mit hochwertigen Daten und einer sorgfältigen Optimierung können präzise Vorhersagen erstellt werden.

Frage: Können andere Ereignistypen als "Begin Checkout" für die Nachfrageprognose verwendet werden? Antwort: Ja, andere Ereignistypen können ebenfalls verwendet werden, je nach den spezifischen Anforderungen und Zielen der Nachfrageprognose.

Ressourcen

Most people like

Are you spending too much time looking for ai tools?
App rating
4.9
AI Tools
100k+
Trusted Users
5000+
WHY YOU SHOULD CHOOSE TOOLIFY

TOOLIFY is the best ai tool source.