Jak sprawdzić używane fotele biurowe przed sprzedażą?

Coraz więcej firm i osób prywatnych kupuje używane fotele biurowe. Popyt bywa jednak nierówny. Zależy od sezonu, stanu foteli, opisów i dostępności. To dobry temat dla uczenia maszynowego. W SageMaker można zbudować model, który przewidzi sprzedaż i pomoże zarządzać stanem.

W tym artykule pokazuję, jak przygotować dane, dobrać cechy, wybrać algorytm i wdrożyć prognozy. Dowiesz się też, jak dodać kontrolę jakości i logistykę oraz jak monitorować zmiany w czasie.

Jak przygotować dane o używanych fotelach do modelu w SageMaker?

Zbierz historię popytu, cechy ofert i stany magazynowe, oczyść dane i ułóż je w szeregach czasowych.

Dla używanych foteli biurowych wiele pozycji jest unikalnych, a stany niskie. Dlatego warto modelować czasowo popyt na poziomie SKU lub oferty. Docelową zmienną niech będą sprzedane sztuki w ujęciu dziennym lub tygodniowym. Zapisz też dni bez sprzedaży. Oznacz okresy braku towaru, aby model nie traktował ich jak zerowego popytu. Dodaj zdarzenia wspierające popyt, na przykład odsłony, dodania do koszyka albo zapytania. Ujednolić format dat, walidować kategorie i usuwać duplikaty. Podziel dane w czasie na zbiory treningowe, walidacyjne i testowe. Przygotuj cechy opóźnione, na przykład sprzedaż z poprzednich tygodni. Zadbaj, aby w treningu nie było informacji z przyszłości. W SageMaker użyj Processing do czyszczenia, Feature Store do cech i Pipeline do automatyzacji.

Jak wybrać cechy wpływające na popyt na używane fotele biurowe?

Uwzględnij czas, produkt, cenę, jakość, prezentację oferty i logistykę.

Najczęściej działają proste grupy cech. Czasowe: dzień tygodnia, miesiąc, święta, sezon urlopowy, początek roku. Produktowe: typ fotela, zakres regulacji, materiał, kolor, waga, gabaryt. Cenowe: aktualna cena, poziom rabatu, czas od ostatniej zmiany ceny. Jakościowe: stan techniczny, wynik kontroli, liczba napraw, informacja o renowacji. Prezentacja: liczba zdjęć, długość opisu, kluczowe frazy, oceny i opinie. Logistyczne i popytowe: dostępność sztuk, czas dostawy, region, kanał sprzedaży B2B lub B2C, wiek oferty, czas od ostatniej sprzedaży. Kategoryczne cechy zakoduj, wartości brakujące wypełnij rozsądnie. Sprawdź korelacje i odrzuć cechy nieużyteczne.

Które algorytmy w SageMaker są najlepsze do prognozowania popytu?

Sprawdzą się modele szeregów czasowych oraz modele tablicowe z opóźnieniami, dobór zależy od danych i horyzontu.

Do danych z sezonowością i zliczeniami warto rozważyć DeepAR w SageMaker. Obsługuje rozkład ujemno dwumianowy, więc radzi sobie z zerami i skokami popytu. Gdy masz bogate cechy i wiele serii, dobrze działa Temporal Fusion Transformer trenowany w PyTorch w SageMaker. Dla prostszych przypadków i mniejszych zbiorów skuteczny jest XGBoost na cechach z opóźnieniami i oknami kroczącymi. Gdy chcesz szybko przetestować kilka opcji, użyj SageMaker Autopilot. Metody dedykowane popytowi przerywanemu, jak Croston, można zaimplementować we własnym kontenerze. Ważne, aby porównać kilka podejść na walidacji kroczącej i ocenić stabilność.

Jak uwzględnić stan techniczny i kontrolę jakości w modelu?

Dodaj stan, wyniki kontroli i renowacje jako cechy, bo wpływają na popyt i cenową wrażliwość.

Używane fotele biurowe różnią się zużyciem, a to przekłada się na decyzje klientów. Wprowadź standaryzowaną skalę stanu. Dodaj flagi dla usterek, napraw, wymiany tapicerki i pełnej weryfikacji technicznej. Jeżeli masz zdjęcia, możesz zbudować prosty scoring jakości obrazu i dodać go jako cechę. Aktualizuj te informacje po każdej kontroli jakości, aby prognozy były świeże. W testach sprawdź wpływ tych cech na wyniki, aby nie przeuczyć modelu i nie dublować informacji.

Jak model powinien reagować na dostępność magazynową i dostawę?

Model ma znać stany i czasy dostawy oraz odróżniać brak towaru od braku popytu.

Braki magazynowe zaniżają obserwowaną sprzedaż. Dodaj maskę „out-of-stock”, aby model nie uczył się zer w tych dniach. Wprowadź „on hand” i „inbound” z przewidywaną datą przyjęcia. Czas dostawy i obietnica wysyłki działają jak cechy wpływające na konwersję. Prognozy łącz z prostą polityką zatowarowania. Ustal poziomy bezpieczeństwa na podstawie przedziałów P50 i P90. Aktualizuj predykcje, gdy zmienia się stan lub czas dostawy, na przykład przez wywołanie endpointu w czasie rzeczywistym.

Jakie metryki oceny wybrać dla prognoz popytu na fotele?

Stosuj metryki odporne na zera oraz oceniaj przedziały prognostyczne.

Dla popytu przerywanego sprawdzą się sMAPE i MAE. Warto liczyć pinball loss dla P50 i P90, aby oceniać jakość przedziałów. Gdy różni się wartość pozycji, użyj wersji ważonej przychodem albo liczbą transakcji. Dla decyzji magazynowych monitoruj udział dni bez zapasu i wskaźnik realizacji zamówień. Waliduj w sposób kroczący na kilku wycinkach czasu, co ujawnia wahania sezonowe. Porównuj także stabilność metryk między kategoriami, na przykład fotele z zagłówkiem kontra bez.

Jak wdrożyć model w SageMaker, aby śledzić zmiany popytu w czasie?

Zautomatyzuj trening, rejestrację, wdrożenie i monitoring z użyciem SageMaker Pipelines i Model Registry.

Zbuduj Pipeline, który przetwarza dane, trenuje model, ocenia metryki i publikuje artefakty do Model Registry. Dla operacji dziennych generuj prognozy wsadowe Batch Transform i zapisuj je do hurtowni. Dla zapytań „co jeśli” utrzymuj endpoint w czasie rzeczywistym. Włącz przechwytywanie inferencji, aby porównywać predykcje z rzeczywistością. Stosuj wdrożenia stopniowe, najpierw w cieniu, potem w ruchu kanarkowym. Dokumentuj wersje i cechy w kartach modelu, co ułatwia audyt.

Jak monitorować i aktualizować model po zmianach w ergonomii?

Śledź dryf cech i spadki jakości, a następnie aktualizuj enkodery i trenuj ponownie.

Nowe standardy ergonomii, dodatkowe regulacje czy materiały zmieniają zachowania klientów. W Model Monitor ustaw alerty na dryf rozkładu cech i dryf predykcji. Gdy widzisz spadek metryk lub pojawiają się nowe wartości w kategoriach, zaktualizuj słowniki i ponownie wytrenuj model. Przetestuj zmiany w trybie shadow lub A/B. Sprawdzaj też wpływ zmian na elastyczność cenową i na różne grupy ofert. Utrzymuj cykl uczenia, na przykład tygodniowy lub miesięczny, zależnie od dynamiki sprzedaży.

Podsumowanie

Dobre prognozy popytu na używane fotele biurowe wymagają czystych danych, przemyślanych cech i modeli dopasowanych do przerywanego popytu. Gdy dodasz do tego kontrolę jakości i logistykę, decyzje magazynowe stają się pewniejsze, a ryzyko zalegających pozycji maleje. To proces, który dojrzewa wraz z danymi i zespołem.

Uruchom Pipeline w SageMaker i zbuduj pierwszą prognozę popytu na używane fotele biurowe już dziś.