预测建模

票务零售商通过预测模型使未到场者盈利

以人为中心:利用机器学习来赚钱

与零售商和 为中心的印度 海外专家, 我们设定标准,建立矩阵,同时建立强大的预测分析框架. 利用Python和 AWS Sagemaker, 胶水, 和λ, Centric帮助交付了产品, 能够最大化的活动出席率和门票销售.

在第一步中, 我们与零售商合作,定义和评估具有一定预测能力的标准. 我们从以往赛事的门票扫描中提取了这些标准, 它们还有助于估计未来活动的出席率和缺席的可能性. 这些因素包括:

  • 事件是星期几?
  • 每个顾客购买了多少张票?
  • 客户住的地方离活动地点有多远?
  • 顾客是什么时候购票的?

所有这些因素都可能影响到出席者的决定,并可能增加门票转售的机会.

在定义标准之后, 我们继续对从合作伙伴处获得的数据进行预处理,以确保它适合于特征工程. 然后,我们从提供的数据中提取高级特征,并将其输入预测模型.

在运行预测模型六周后,我们提取数据以确定其有效性. 这将有助于确定根据我们给出的标准,该模型能在多大程度上预测缺席率. 这些测试的结果使我们能够改进预测模型,更好地选择预测能力最强的数据.

作好战斗准备的结果

在我们的帮助下, 零售商能够建立一个战斗准备的产品,能够预测活动出席人数基于选定的标准. 使用预测建模体系结构, 由亚马逊的云服务驱动, 零售商将能够通过门票转售来增加利润.

我们采用的DevOps策略将保持模型启动和运行所需的维护量最小化, 允许零售商将精力集中在其他方面. 除了, 在整个项目中, Centric 印度为零售商开发了一个更强大的沟通系统, 特别是在特性工程输出和部署方面.

不知道你需要什么? 让我们一起解决这个问题.

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