Analyse de la prédiction des ventes pour les services d'une entreprise de télécommunications utilisant l'algorithme de Gradient Boost.

L'analyse de la prédiction des ventes nécessite des techniques de data mining intelligentes avec des modèles de prédiction précis et une grande fiabilité. Essentiellement, la plupart des segments de marché s'appuient sur la base de savoir-faire et la prévision des tendances de la demande pour l'analyse des données de ventes B2B (Business To Business). Les données sont fournies par les ventes sur la manière dont l'entreprise de télécommunications devrait gérer son équipe de vente, ses produits et ses flux budgétaires. Des estimations précises permettent à l'entreprise de télécommunications de survivre à la guerre du marché et d'augmenter sa croissance. Dans cette recherche, l'étude et l'analyse de modèles prédictifs compréhensibles utilisent des techniques d'apprentissage automatique pour améliorer les prévisions de ventes futures. Les systèmes de prévision traditionnels ont des difficultés à gérer de grandes quantités de données et à garantir l'exactitude des prévisions de ventes. Dans cet article, une brève analyse de la fiabilité des ventes B2B utilisant des techniques d'apprentissage automatique est présentée. La dernière partie de cette recherche explique une gamme de stratégies et d'interventions de prédiction des ventes. Sur la base de l'évaluation des performances, un modèle prédictif le mieux adapté pour la prévision de la tendance des ventes B2B est suggéré. Les résultats de projection, d'estimation et d'analyse sont résumés en termes de fiabilité et de cohérence des techniques de prédiction et de prévision efficaces. Les résultats de cette analyse devraient générer des données de prévision fiables, précises et efficaces, une ressource précieuse pour les prévisions de ventes. La recherche a montré que l'algorithme de Gradient Boost montre une bonne précision en matière de prévision et de prédiction future des ventes B2B avec MSE = 24 743 000 000,00 et MAPE : 0,18.