De quel type de données avons-nous besoin pour la formation ?

Pour développer un modèle d'apprentissage automatique efficace et performant, le choix et la qualité des données d'entraînement sont essentiels. Seules vos données de vente sont pertinentes pour l'entraînement de l'IA. Ces données comprennent des informations détaillées sur le nombre et le type de produits vendus sur différentes périodes. Les données de vente sont indispensables car elles révèlent des modèles dans le comportement d'achat des clients, mettent en évidence les variations saisonnières et identifient des tendances qui sont essentielles pour prévoir les ventes futures et optimiser les stocks.

1. pertinence et qualité des données :

Il est important que les données soient précises et fiables. Des données erronées ou trompeuses peuvent fausser le modèle et conduire à des résultats erronés. La qualité des données comprend également la cohérence, l'exhaustivité et l'actualité des données.

2. la diversité des données :

Diversité des caractéristiques : Pour créer un modèle robuste, il est important d'avoir une variété de caractéristiques (features) qui couvrent différents aspects du problème à résoudre.

Diversité des exemples : Un ensemble de données diversifié garantit que le modèle n'est pas entraîné uniquement sur des modèles ou des stéréotypes spécifiques. Cela permet d'éviter le surajustement (overfitting) et améliore la capacité de généralisation du modèle à de nouvelles données inconnues.

3. données d'annotation :

Étiquetage : les algorithmes d'apprentissage supervisé nécessitent des données étiquetées. Cela signifie que chaque point de données doit être étiqueté avec la bonne réponse ou classification.

Qualité des labels : la précision des labels est essentielle. Des données mal étiquetées peuvent conduire à un modèle imprécis. Il est important que les labels soient cohérents et corrects, souvent garantis par une vérification manuelle ou des processus automatisés d'assurance qualité.

4. quantité de données :

Un volume de données suffisant : en règle générale, plus il y a de données, mieux c'est. Un grand volume de données aide le modèle à identifier de meilleurs modèles et à comprendre des relations plus complexes. Toutefois, il faut également trouver un équilibre entre la quantité de données et la charge de traitement.

Équilibre des classes : Pour les problèmes de classification, il est important que les différentes classes soient représentées de manière équilibrée dans l'ensemble de données afin de garantir un modèle équilibré.

Indépendamment de cela, toutes les données doivent toujours être pertinentes, de qualité, variées et en quantité suffisante pour permettre l'entraînement d'un modèle performant. Une collecte et une préparation minutieuses des données sont donc indispensables à la réussite de l'apprentissage automatique.

Pour des raisons d'analyse, nous exportons également les quantités de retours et de livraisons ainsi que les données de base des articles. 

1. Données sur les retours: Ces données fournissent le nombre de produits invendus. Cela permet d'améliorer la qualité des produits et la satisfaction des clients. De plus, les données sur les retours peuvent aider à identifier des modèles qui pourraient indiquer des problèmes dans le processus de commande, ce qui contribue à son tour à réduire les futurs retours.
2. Données sur les quantités livrées: Les informations sur les quantités de marchandises livrées sont essentielles pour planifier le réapprovisionnement et éviter les pénuries ou les surstocks. Ces données permettent de faire des prévisions plus précises sur les commandes futures et donc d'améliorer l'efficacité de la chaîne d'approvisionnement.
3. Les données de base des articles: Elles comprennent des informations détaillées sur chaque produit, telles que les descriptions de produits, les catégories, les prix, les tailles et les couleurs. Les données de base article sont importantes pour classer correctement les produits et identifier les liens entre les différents attributs et les chiffres de vente. Elles constituent la base d'une analyse approfondie.

En combinant ces types de données, il est possible de prendre des décisions éclairées, basées non seulement sur les chiffres de vente, mais aussi sur les autres aspects de la chaîne d'approvisionnement. En fin de compte, cela permet d'améliorer l'efficacité, de réduire les coûts et d'augmenter la satisfaction des clients.

Notre méthodologie garantit que toutes les données pertinentes sont collectées et analysées afin d'obtenir les meilleurs résultats possibles. La protection et la sécurité des données sont toujours respectées, de sorte que vos données restent sûres et confidentielles.