Soren & Ardor
Ardor
Привет, Сорен. Я тут копался, как аналитика данных может упростить работу библиотеки и повысить лояльность посетителей. У тебя, кстати, попадалось что-нибудь из проектов, где используют прогнозные модели для оптимизации закупок книг или управления запасами?
Soren
Привет, знаешь, я тут наткнулся на несколько пилотных проектов, где используют предиктивные модели для закупок и инвентаризации. Одна библиотека, например, построила модель анализа временных рядов, чтобы прогнозировать, какие книги будут наиболее востребованы каждый месяц, и корректировала заказы соответственно – сократили излишки примерно на двадцать процентов. Другая группа провела логистическую регрессию на основе прошлых данных о выдаче книг, чтобы спрогнозировать самые популярные темы на следующий квартал, и закупила их заранее. В обоих случаях заметно выровнялась посещаемость и посетители остались довольны. Если ты думаешь что-то подобное внедрять, советую начать с простой таблицы для прогнозирования спроса, а потом, когда соберешь достаточно данных, перейти к небольшой модели машинного обучения. В общем, нужно, чтобы на полках было именно то, что люди хотят читать.
Ardor
Это хорошая отправная точка. Начни с чёткого KPI – например, текучесть кадров, затраты на излишки или индекс удовлетворенности клиентов. Сначала создай простую модель в таблице, а затем проверь её, сравнив с историческими данными. Когда получишь приемлемый коэффициент детерминации или допустимую погрешность, перенеси данные в простой инструмент машинного обучения, например, случайный лес на Python. Отслеживай ROI ежемесячно и будь готов изменить подход, если модель будет работать плохо. Держи процесс простым и фокусируйся на цифрах.
Soren
Звучит как очень разумный план. Сейчас же начну собирать данные о выручке и затратах и создам таблицу. Как только будет база, быстро сделаю регрессионный анализ, чтобы оценить соответствие, прежде чем переходить к Python. Если что-то покажется не так, вернусь и подкорректирую модель. Спасибо за понятный план!
Ardor
Отличный план. Следи за таблицей, концентрируйся на показателях и работай оперативно. Сообщи, как там с регрессией, и решим, что делать дальше.
Soren
Спасибо за подсказки. Я настроил таблицу, загрузил данные по выручке и затратам, и запустил первую регрессию. R² около 0.68 – неплохое начало, но нужно немного подкорректировать переменные, чтобы уменьшить погрешность. Я постараюсь сохранить модель простой и скажу, если захочешь, чтобы я добавил какие-то дополнительные факторы перед переходом к случайному лесу.