Um ein effektives und leistungsfähiges maschinelles Lernmodell zu entwickeln, ist die Auswahl und Qualität der Trainingsdaten von entscheidender Bedeutung. Für das Training der KI sind ausschließlich Ihre Verkaufsdaten relevant. Diese Daten umfassen detaillierte Informationen über die Anzahl und Art der verkauften Produkte über verschiedene Zeiträume hinweg. Verkaufsdaten sind unverzichtbar, da sie Muster im Kaufverhalten der Kunden aufzeigen, saisonale Schwankungen erkennbar machen und Trends identifizieren, die für die Prognose zukünftiger Verkäufe und die Optimierung von Lagerbeständen entscheidend sind.

1. Relevanz und Qualität der Daten:

Es ist wichtig, dass die Daten genau und verlässlich sind. Fehlerhafte oder irreführende Daten können das Modell verzerren und zu falschen Ergebnissen führen. Datenqualität umfasst auch die Konsistenz, Vollständigkeit und Aktualität der Daten.

2. Datenvielfalt:

Vielfalt der Merkmale: Um ein robustes Modell zu erstellen, ist es wichtig, eine Vielzahl von Merkmalen (Features) zu haben, die verschiedene Aspekte des zu lösenden Problems abdecken.

Vielfalt der Beispiele: Ein diverser Datensatz stellt sicher, dass das Modell nicht nur auf bestimmte Muster oder Stereotypen trainiert wird. Dies hilft, Überanpassung (Overfitting) zu vermeiden und verbessert die Generalisierungsfähigkeit des Modells auf neue, unbekannte Daten.

3. Annotationsdaten:

Labeling: Für überwachte Lernalgorithmen sind gelabelte Daten notwendig. Dies bedeutet, dass jeder Datenpunkt mit der richtigen Antwort oder Klassifikation versehen sein muss.

Qualität der Labels: Die Genauigkeit der Labels ist entscheidend. Falsch gelabelte Daten können zu einem ungenauen Modell führen. Es ist wichtig, dass die Label konsistent und korrekt sind, oft durch manuelle Überprüfung oder automatisierte Qualitätssicherungsprozesse gewährleistet.

4. Datenmenge:

Ausreichende Datenmenge: Generell gilt: Je mehr Daten, desto besser. Ein großes Volumen an Daten hilft dem Modell, bessere Muster zu erkennen und komplexere Zusammenhänge zu verstehen. Allerdings muss auch die Balance zwischen Datenmenge und Verarbeitungsaufwand gefunden werden.

Ausgewogenheit der Klassen: Für Klassifizierungsprobleme ist es wichtig, dass die verschiedenen Klassen im Datensatz ausgewogen vertreten sind, um ein ausgewogenes Modell zu gewährleisten.

Unabhängig davon sollten alle Daten stets relevant, hochwertig, vielfältig und in ausreichender Menge vorhanden sein, um ein leistungsfähiges Modell zu trainieren. Eine sorgfältige Datensammlung und -vorbereitung ist daher unerlässlich für den Erfolg des maschinellen Lernens.

Aus Analysegründen exportieren wir zudem auch die Retouren- und Liefermengen sowie die Artikelstammdaten. 

1. Retouren-Daten: Diese Daten liefern die Anzahl nicht verkaufter Produkte. Das hilft dabei, Produktqualität und Kundenzufriedenheit zu verbessern. Zudem können Retouren-Daten helfen, Muster zu erkennen, die auf Probleme im Bestellprozess hinweisen könnten, was wiederum zur Reduktion zukünftiger Retouren beiträgt.
2. Liefermengen-Daten: Informationen über die Mengen der gelieferten Waren sind essenziell, um den Nachschub zu planen und Engpässe oder Überbestände zu vermeiden. Diese Daten helfen, genauere Vorhersagen über zukünftige Bestellungen zu treffen und somit die Lieferkette effizienter zu gestalten.
3. Artikelstammdaten: Diese umfassen detaillierte Informationen über jedes Produkt, wie beispielsweise Produktbeschreibungen, Kategorien, Preise, Größen und Farben. Artikelstammdaten sind wichtig, um die Produkte richtig zu klassifizieren und Zusammenhänge zwischen verschiedenen Attributen und Verkaufszahlen zu erkennen. Sie bilden die Basis für eine fundierte Analyse.

Durch die Kombination dieser Datentypen können fundierte Entscheidungen getroffen werden, die nicht nur auf Verkaufszahlen, sondern auch auf den weiteren Aspekten der Lieferkette basieren. Letztlich führt dies zu einer verbesserten Effizienz, Kosteneinsparungen und einer höheren Kundenzufriedenheit.

Unsere Methodik stellt sicher, dass alle relevanten Daten erfasst und analysiert werden, um die bestmöglichen Ergebnisse zu erzielen. Dabei werden Datenschutz und Datensicherheit stets gewahrt, sodass Ihre Daten sicher und vertraulich bleiben.