Kateqoriyalar üzrə mənfəət gözləməsi və satış ehtimalını nəzərə alan metrik necə formalaşdırılır?

Kateqoriyalar üzrə mənfəət gözləntisi və satış ehtimalını nəzərə alan metrikanın formalaşdırılması üçün hər kateqoriya üçün gözlənilən dəyərin (Expected Value, EV) hesablanmasına əsaslanan yanaşma istifadə oluna bilər:

[ EV = P(satış) \times Mənfəət ]

Harada:

• P(satış) — bu kateqoriyada məhsul və ya xidmətin uğurlu satış ehtimalı (maşın öyrənmə modelləri, məsələn, təsnifatçılar vasitəsilə qiymətləndirilə bilər).
• Mənfəət — kateqoriyada satışdan orta mənfəət.

Addımlar:

1. Kateqoriyalar üzrə satış və mənfəət haqqında tarixi məlumatları toplayın.
2. Hər obyekt və ya kateqoriya üçün satış ehtimalını proqnozlaşdıran model qurun.
3. Ehtimalı mənfəətlə vuraraq gözlənilən dəyəri hesablayın.
4. Bu metrikadan biznes qərarlarının qəbulunda istifadə edin, məsələn, hədəfləmə və ya məhsul çeşidinin optimallaşdırılmasında.

Python nümunəsi (sadələşdirilmiş):

import pandas as pd

# Kateqoriyalar üzrə məlumatlar
data = pd.DataFrame({
    'category': ['A', 'B', 'C'],
    'probability': [0.7, 0.4, 0.9],
    'profit': [100, 150, 80]
})

data['expected_value'] = data['probability'] * data['profit']
print(data[['category', 'expected_value']])

Bu cür, gözlənilən dəyər metrikası həm satış ehtimalını, həm də mənfəəti nəzərə almağa kömək edir və biznes qərarlarının optimallaşdırılmasına imkan verir.