Table of Contents
তারা বিভিন্ন বিষয়ের ওপর ভিত্তি করে ব্যবসা বিক্রির পূর্বাভাস দিতে, উন্নত নকশা ব্যবস্থাপনা ও কৌশলগত পরিকল্পনাগুলো সম্বন্ধে ভবিষ্যদ্বাণী করতে সাহায্য করে ।
বৃক্ষগুলো কী?
সিদ্ধান্ত নেওয়ার একটা যন্ত্র যা একটি গাছকে ভবিষ্যৎবানীর জন্য ব্যবহার করে থাকে ।
সালস পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য সিদ্ধান্ত নেওয়ার পদক্ষেপ
- [[F] ক্যালেক্ট ডাটা:[[[[FF]] ঐতিহাসিক বিক্রয় তথ্য সংগ্রহ করো], এর মধ্যে রয়েছে ঋতুকালীনতা, পদোন্নতি, দোকান, এবং গ্রাহক জনসংখ্যা।
- [[FLT] [F] [FLT] তথ্যের ডাটা:[FLT] অনুপস্থিত এবং এনকোডিংসমূহ পরিচালনার ক্ষেত্রে তথ্য মুছে ফেলা হবে।
- [[FLT] মডেল পরিবর্তন করুন:[F][FLT] [FLT] Python-CivisssCott- শিক্ষা অথবা আপনার ডাটার একটি সিদ্ধান্ত মডেলকে একটি ট্রির মতো ব্যবহার করুন ।
- [[F] মডেলের সংখ্যা:[FLT][FLT] এই মডেল পরীক্ষা করুন [FLT] নির্ভরযোগ্য তথ্য নিশ্চিত করার জন্য একটি পৃথক তথ্য ব্যবহার করুন ।
- [[FLT] অনুমান:[[FLT] বর্তমান এবং পরিকল্পনাগুলোর ভিত্তিতে ভবিষ্যৎ বিক্রয়ের জন্য প্রশিক্ষণ মডেল ব্যবহার করুন ।
সিদ্ধান্ত নেওয়ার উপকারগুলো
- ( ১ করি.
- সংখ্যাসূচক তথ্য হ্যান্ডেল করতে পারে।
- অন্যান্য মডেল থেকে তুলনার জন্য সাধারণ তথ্য প্রিপ্ল্যাটিক প্রিভিউ প্রয়োজন।
- বিক্রয়ের ওপর প্রভাব
প্রতিবন্ধকতা ও বিবেচনা
সিদ্ধান্তের জন্য প্রয়োজনীয় হলেও তারা এই প্রশিক্ষণকে কাজে লাগাতে পারে যদি সঠিকভাবে না সঠিকভাবে প্রকাশ না করা যায়।
অন্তর্ভুক্ত
বিক্রেতারা খুব সাবধানে তথ্য সংগ্রহ, ভবন তৈরি এবং বৈধ মডেল সংগ্রহ করার মাধ্যমে সেই সিদ্ধান্তগুলোর বিষয়ে জানাতে পারে, যেগুলো মুনাফার আর ক্রেতাদের পরিতৃপ্তি এনে দিতে পারে ।