场景与准备

场景描述

当餐厅经营规模变大或者影响餐厅销售的因素多种多样,只是单纯地靠人为推算餐厅销售量,容易出现偏差,大大降低了餐厅选址准确性和经营寿命

现在您可以使用华为云机器学习服务提供的销售预测模板,省时省力得到餐厅未来3个月内的销售结果。作为餐厅经营人员根据预测结果,可以更好判断在新地段开设哪种类型餐厅,并把预测出来的销售量较高时间段(例如每年5~7月是餐厅旺季)作为餐厅经营周期,由此缩短资金投入前期,提高餐厅纯利润收入

本案例指导您如何一键式使用销售预测模板,预测您的餐厅未来销售量,帮助您更好做出商业决策

准备工作

使用一键式“销售预测”模板前,只需要完成以下两步准备工作:

  • 1. 注册华为云账号,并通过实名认证

  • 2. 开通机器学习服务权限

实现方法
  • 数据理解
  • 建模
  • 预测
数据理解

数据源的具体字段如下:

字段名 含义 类型 描述
Id 餐厅id Int 餐厅标识
OpenDate 开业时间 Date 餐厅开业时间
City 城市名 String 餐厅所在城市
CityGroup 城市类型 String 餐厅所在城市类型(大型、其他)
Type 类型 String 餐厅类型(流动餐厅、汽车餐厅、一般餐厅)
P1,P2 - P37 其他信息 Real 人口、房地产、商业数据(1-5评分)
Revenue 金额 Real 餐厅营业额

数据集部分样本数据:

Id OpenDate City CityGroup Type P1 P2 P36 P37 revenue
0 07/17/1999 istanbul Big Cities IL 4 5 3 4 5653753
1 02/14/2008 Ankara Big Cities FC 4 5 0 0 6923131
2 03/09/2013 Diyarbakir Other IL 2 4 0 0 2055379
3 02/02/2012 Tokat Other IL 6 4.5 12 6 2675511
4 05/09/2009 Gaziantep Other IL 3 4 3 3 4316715
5 02/12/2010 Ankara Big Cities FC 6 6 0 0 5017319
建模

首先需要用上述数据进行建模,建模算法使用随机决策森林回归

  • 1)登录MLS实例,单击模板“销售预测”的“创建项目”,创建项目,命名为“SalesForecast”
  • 2)单击“SalesForecast”项目,单击“工作流”页签,单击“train”,打开“train”工作流
  • 3)单击 运行工作流
  • 4)当“运行日志”显示工作流运行完毕后,单击“随机森林回归”节点,右键选择“查看模型”,查看模型可视化界面
  • 5)单击“回归模型评估”,右键选择““输出数据集”数据预览”,可以查看模型的评估结果。回归模型的评估值为MAE(平均绝对误差)、MSE(均方误差)、RMSE(均方根误差)。上述3个误差值是指评分真实值与预测值之间的误差,在多次建模的过程中,每一次建模结果都会产生一组误差值,评判一个回归模型好坏的方法就是看这三个误差值是否变小或者变大,误差值越小表示回归模型越好
预测

模型建立完毕之后,利用已经保存好的模型和其他餐厅的相关数据,就可以预测销售额

  • 1)在实例工作界面左侧导航栏,单击“主页”,单击“SalesForecast”项目名称,再单击“工作流”页签,单击“predict”,打开“predict”工作流
  • 2)单击“读取销售预测模型”节点,选择之前“建模”过程产生的推荐模型
  • 3)单击 运行工作流
  • 4)单击“模型应用”节点,右键选择““输出数据集”数据预览”,即可在“数据预览”中查看,最后一列数据为各个餐厅的未来营业收入

    也可在实例工作界面左侧导航栏,单击“数据”,找到/samples/SalesForecast/out/predict/predict.csv文件。单击文件,在“数据预览”当中看到结果
行业应用

餐厅经营者拿到餐厅未来营业额的预测结果,可以比较餐厅之间的营业额。营业额排名前3位,可以考虑开设为实体店,实体店的规模可参考餐厅的模拟输入数据值。例如,前3位分别为A餐厅、B餐厅、C餐厅,预测的未来3个月(5~7月)内销售额分别为30万,5万,1万。餐厅A的模拟规模为大餐厅,坐落在一线城市深圳,开业时间为2017/05/05。可参照餐厅A的模拟规模,把1个大餐厅选址在深圳,在一年中5~7月对外营业

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