神经网络 - 利用深度学习预测未来销售额

随机森林已被证明效果良好并能避免过拟合，尽管随着数据集变得庞大和复杂，该方法在进行预测时无法高效扩展。因此，除了针对具有非常有限数据集的一小部分问题外，在实际环境中难以实施。

LTSM通过训练一种专为每个时间步顺序训练并直接对数据进行建模的神经网络变体，克服了以往方法的局限性。它通过一系列门来实现这一点：输入门、输出门和遗忘门。在每个时间步都会记住数值，并且门调节状态之间的信息流。本质上，网络是在对数据的功能进行训练，从而使AI能够捕捉复杂的关系。考虑下面的示例，绿线代表实际数据，红线代表通过LTSM预测的数据，可以看出预测值非常接近实际值。

组织挑战概述

决策制定是一个持续的组织过程，通常需要考虑未来的方向。战略决策者可能会考虑市场的发展趋势，而运营决策者可能会考虑供需关系以确保服务的可交付性。

组织，尤其是随着组织规模的扩大，鉴于数据量庞大，在数据准备方面面临诸多挑战，并需要为在此类分析中使用而整理数据。我们在文章《为AI使用准备组织数据》(https://telemus.ai/preparing-organisational-data-for-use-with-ai.html)中对此进行了详细讨论。无论决策类型如何，高质量的数据都有助于推动更好的决策。考虑到未来始终是决策中的一个考量因素。确定组织当前的环境通常较为容易；而展望未来则变得更加复杂。典型的方法包括分析当前趋势、回顾上一年度的同一时期以确定将会发生什么、确定即将出现的创新，以及合乎逻辑地推断格局将如何变化。对这些数据点的仔细分析可以具有很高的准确性。

假设数据已准备就绪可供分析，预测是一个复杂的领域，需要在组织内嵌入数据分析功能，以生成与当前基准紧密契合的准确且可预测的报告。越来越多的解决方案正变得可用以帮助执行此功能，尽管许多解决方案仍需要编程技能。诸如 Microsoft Excel 之类的工具可以通过点击界面执行许多统计方法，尽管使用机器学习和人工智能的方法尚未普遍可用。

组织面临的另一个问题是，如何将预测的生成过程程序化并投入生产，使其成为组织日常运营的一部分。在行业现状下，这些预测大多是通过静态的临时分析生成的。虽然预测本身往往准确，但得出预测的过程高度依赖于负责汇总预测的团队。文档和分步指南是可行的方法，可以在个人和团队调岗到其他领域时保持工作的连续性。然而，这并不能完全解决运行此类流程所需的技能问题。

将数据预测和分析流程嵌入 IT 系统是帮助组织在数据战略方面走向成熟的关键一步。鉴于人工智能作为一个领域的复杂性，以及在执行需要采用人工智能的任务时的复杂性，组织将需要进行调整以具备这种能力。预测是一个终将依赖 AI 的领域，依赖传统方法的组织将开始发现自己处于劣势。Telemus AI™ 具备协助组织使用最新 AI 技术进行迁移预测的能力。

可作为 ML 输入的组织数据

可用于 AI 预测的数据源如下：

• 来自 CRM 系统的客户元数据（即 Salesforce、Microsoft CRM）。
• 交易时间戳和金额（即PoS系统、Stripe、PayPal）。
• 库存管理系统。

集成方法论

以下是我们在组织内分析此类信息流的高层级流程概述：

• 从 Salesforce、Stripe 或原始银行交易等源系统中提取销售数据。
• 对数据进行可视化和验证，以确保其正确且无错误。
• 通过 LTSM AI 运行训练数据，然后使用测试数据进行评估，通过可视化技术确保预测看起来准确，并计算标准误差。
• 随着时间的推移继续更新预测，以考虑当前的、实际的数据点。
• 生成一份展示预测结果的报告，并将其传达给更广泛的组织，特别是关键决策者。

鉴于 Telemus AI™ 具备开箱即用的高级 AI 预测功能，您的组织可以专注于业务逻辑，而非技术实现。

组织应用

以下列出了贵组织的潜在应用：

• 预测销售并识别模式和趋势。
• 根据预测调整销售策略以改善结果。
• 供应链管理，以确保产品的高效管理。
• 预测员工流失率。

潜在和已实现的收益

预测能力为组织在规划未来方面提供了巨大优势，使运营能够更高效地运行；它也为争夺市场份额的企业提供了竞争优势。如今，通过现有技术已经实现了许多此类益处，而预测本身也绝非新事物。

虽然像 LTSM 这样基于人工智能的方法在其工作原理上本质上比统计方法更为复杂，但它们在解决实际问题中的应用带来了巨大的益处，因为它们可以拟合许多数据集，而无需传统基于统计的方法通常所需的复杂分析和建模，而且与以前提供的机器学习模型不同，它们具有良好的可扩展性。因此，与以往环境下的资源条件相比，组织可以预测和预判更多的场景。

Telemus AI™ 是一家总部位于澳大利亚的人工智能公司，为政府和企业提供先进的解决方案。立即联系我们，获取有关如何将 Telemus AI™ 集成到您组织中的免费咨询。

参考文献

[1] - 预测销售 - Barış Karaman