您将使用什么类型的算法来帮助根据历史数据预测未来的绩效?

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在过去,我们一直使用"供应商"的历史业绩摘要来决定我们如何为每个供应商分配新业务.

现在我们要做的是将总结性能分解为更小的子集,例如地理位置,大小,年龄等,以便更好地分配我们向供应商分发的新业务.

例如,让我们说现在我有三个供应商和9个业务部门.目前,我只是根据他们的绩效总结分发业务.但是,这并没有考虑到地理位置,大小,年龄等各自的优势.

因此,假设Vendor-A非常擅长处理小型德克萨斯账户,而Vendor-B擅长佛罗里达大型账户.我想确保每个供应商都能获得他们擅长的东西并且不会得到他们擅长的业务.

我们在数据库中拥有所有这些信息,但没有真正的算法或方法来提取它,并根据我们向谁提出的业务数量和决策作出决定.我们一直在研究SQL Server Analysis Services来完成这项任务,但我们可以使用一些非常通用的指针来说明我们应该使用什么算法来做这件事.

有没有人碰巧知道一种旨在处理数据分割的方法或算法,以便做出更好的预测?

Dav*_*ler 5

如果您有相当多的历史数据可供使用,则可以使用朴素的贝叶斯分类器.使用帐户的功能作为输入,您可以训练一系列分类器来预测每个供应商的性能.

尽管您希望对基础理论进行一些阅读,确保正确使用它并让您了解哪种类型的输出是合理的,但是您的选择语言可能已经存在.