PHP ကိုမည်သို့အသုံးပြုရမည်နည်း CRM စနစ်များကိုရောင်းအားခန့်မှန်းတွက်ချက်မှုများပြုလုပ်ရန်

PHP ကိုမည်သို့အသုံးပြုရမည်နည်း CRM စနစ်များကိုရောင်းအားခန့်မှန်းတွက်ချက်မှုများပြုလုပ်ရန်

ယှဉ်ပြိုင်နိုင်သည့်ကမ္ဘာ့ဈေးကွက်တစ်ခုတွင်ကုမ္ပဏီတစ်ခု၏အောင်မြင်မှုအတွက်တိကျသောအရောင်းသင့်ခန့်မှန်းချက်များသည်အလွန်အရေးကြီးသည်။ ထိရောက်သောရောင်းအားခန့်မှန်းချက်များအရကုမ္ပဏီများသည်ထုတ်လုပ်မှုအစီအစဉ်များကိုပိုမိုကောင်းမွန်အောင်စီစဉ်နိုင်ပြီးစာရင်းကိုစီမံခန့်ခွဲခြင်းနှင့်ထိရောက်သောစျေးကွက်မဟာဗျူဟာများကိုရေးဆွဲနိုင်သည်။ တိကျသောအရောင်းအ 0 င်ခန့်မှန်းသောလုပ်ငန်းဆောင်တာများဖြင့်ထိရောက်သော CRM စနစ်ကိုဖွံ့ဖြိုးဆဲကုမ္ပဏီများအတွက်မလွှဲမရှောင်သာရွေးချယ်မှုဖြစ်လာသည်။

အဆင့် 1 - ဒေတာစုဆောင်းခြင်းနှင့်အဖွဲ့အစည်း

တိကျသောအရောင်းခန့်မှန်းချက်အောင်မြင်ရန်သက်ဆိုင်ရာဒေတာများကိုစုဆောင်းရန်နှင့်စုစည်းရန်ပထမ ဦး ဆုံးလိုအပ်သည်။ ဤအချက်အလက်များသည်ကုမ္ပဏီ၏ရောင်းအားစနစ်များ, ERP စနစ်များနှင့်ပြင်ပစျေးကွက်သုတေသနအစီရင်ခံစာများမှလာနိုင်သည်။ အဓိကအချက်အလက်များတွင်သမိုင်းဆိုင်ရာအရောင်းမှတ်တမ်းများ, စျေးကွက်လမ်းကြောင်းများနှင့်ရောင်းအားကိုအကျိုးသက်ရောက်စေနိုင်သောအခြားအချက်များပါဝင်သည်။ အချက်အလက်များ၏အဖွဲ့အစည်းနှင့်သန့်ရှင်းရေးသည်၎င်း၏တိကျမှန်ကန်မှုနှင့်ပြည့်စုံမှုကိုသေချာစေသည်။

အဆင့် 2 - ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းနှင့်မော်ဒယ်ရွေးချယ်ခြင်း

ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းသည်အရောင်းခန့်မှန်းတွက်ချက်မှု၏အဓိကဆက်ဆံမှုဖြစ်သည်။ ဤအဆင့်တွင်ကျွန်ုပ်တို့သည်စုဆောင်းထားသည့်ဒေတာပေါ် မူတည်. ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းကိုပြုလုပ်ပြီးသင့်လျော်သောကြိုတင်ခန့်မှန်းထားသောပုံစံကိုရွေးချယ်ပါမည်။ များသောအားဖြင့်အသုံးပြုသောဟောကိန်းများမော်ဒယ်များတွင်အချိန်စီးရီးပုံစံများ, ဆုတ်ခွာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမော်ဒယ်များနှင့်စက်သင်ယူမှုပုံစံများပါဝင်သည်။ သင့်လျော်သောပုံစံကိုရွေးချယ်ခြင်းကိုဒေတာနှင့်စီးပွားရေးလိုအပ်ချက်များကို အခြေခံ. အခြေခံ. ဆုံးဖြတ်ရန်လိုအပ်သည်။ ဥပမာအားဖြင့်, အချိန်စီးရီးမော်ဒယ် (ဥပမာ arima ကဲ့သို့) သည်သိသာယာယီယာယီခေတ်ရေစီးကြောင်းနှင့်သင့်တော်သည်။

အဆင့် 3: မော်ဒယ်သင်တန်းနှင့်အကဲဖြတ်ခြင်း

ခန့်မှန်းမော်ဒယ်ကိုရွေးချယ်ပြီးသည်နှင့်နောက်တစ်ဆင့်မှာစံပြသင်တန်းအဆင့်ဖြစ်သည်။ ဤလုပ်ငန်းစဉ်တွင်ကျွန်ုပ်တို့သည်မော်ဒယ်ကိုလေ့ကျင့်ရန်သမိုင်းဆိုင်ရာအချက်အလက်များကိုအသုံးပြုသည်။ လေ့ကျင့်ရေးသတ်မှတ်ထားသည့်ဒေတာများကိုခွဲဝေချထားပြီးစမ်းသပ်မှုအစုကိုခွဲဝေခြင်းအားဖြင့်မော်ဒယ်၏ထိရောက်မှုကိုထိထိရောက်ရောက်အကဲဖြတ်နိုင်သည်။ ဘုံအကဲဖြတ်ခြင်းညွှန်းကိန်းများတွင် root mean Square Error (RMSE) နှင့်ပျမ်းမျှအကြွင်းမဲ့ရာခိုင်နှုန်းအမှား (MAPE) တို့ပါဝင်သည်။

အဆင့် 4: အရောင်းခန့်မှန်းချက်ကိုလုပ်ပါ

သင်တန်းနှင့်အကဲဖြတ်ပြီးနောက်ကျွန်ုပ်တို့သည်အနာဂတ်အရောင်းခန့်မှန်းချက်များအတွက်ညှိထားသောမော်ဒယ်များကိုအသုံးပြုသည်။ ခန့်မှန်းချက်ရလဒ်များသည်ကုမ္ပဏီများသည်အသေးစိတ်အရောင်းအဝယ်အစီအစဉ်များနှင့်စျေးကွက်ရှာဖွေရေးမဟာဗျူဟာများကိုတီထွင်ရန်ကူညီလိမ့်မည်။ ဤရလဒ်များကိုမကြာခဏဇယားနှင့်အစီရင်ခံစာများပုံစံဖြင့်တင်ပြခြင်း, စီမံခန့်ခွဲမှုနှင့်အရောင်းအဖွဲ့များကိုဆုံးဖြတ်ချက်များချရန်ခွင့်ပြုသည်။

PHP ကိုအသုံးပြုနည်း

အမှန်တကယ်ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုတွင် PHP သည်နောက်ခံဖွံ့ဖြိုးရေးဘာသာစကားတစ်ခုအနေဖြင့်ဒေတာနှင့်ရှုပ်ထွေးသောတွက်ချက်မှုများအမြောက်အများထုတ်လုပ်သည့်အခါကန့်သတ်ချက်အချို့ရှိနိုင်သည်။ သို့သော် PHP ၏အင်အားကြီးသောဂေဟစနစ်ဖြင့်ကျွန်ုပ်တို့သည် Numpy, Scipy နှင့် Scikit ကဲ့သို့သောစာကြည့်တိုက်များနှင့် scikit ကိုလုပ်ဆောင်ရန်, မော်ဒယ်လေ့ကျင့်မှုနှင့်ကြိုတင်ခန့်မှန်းလေ့လာမှုပြုလုပ်ရန်သင်ယူသည် PHP နှင့်ဤအစွမ်းထက်သောကိရိယာများပေါင်းစပ်ခြင်းသည်စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများကိုထိရောက်စွာနှင့်အရွယ်အစားရှိသော CRM စနစ်ဖြင့်စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများကိုပေးနိုင်သည်။

အကျဉ်းချုပ်

အထက်ပါအဆင့်များမှတစ်ဆင့် PHP ကို ​​သုံး. PHP ကိုတိကျသောအရောင်းကြိုတင်ခန့်မှန်းချက်များအတွက်ပိုမိုကောင်းမွန်သော CRM စနစ်ကိုတီထွင်ရန်အသုံးပြုနိုင်သည်။ ကျိုးကြောင်းဆီလျော်သောအရောင်းခန့်မှန်းချက်များအရကုမ္ပဏီများသည်လုပ်ငန်းလည်ပတ်မှုစွမ်းဆောင်ရည်ကိုတိုးတက်စေနိုင်သည်။ ဤဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုဆိုင်ရာကျွမ်းကျင်မှုများကိုကျွမ်းကျင်ခြင်းသည်လုပ်ငန်းများ၌ရှိပြီးသားအရင်းအမြစ်များကိုပိုမိုကောင်းမွန်စေရန်သာမကယှဉ်ပြိုင်မှုတွင်အားသာချက်ရရှိစေသည်။