多种预测类型
适应性模型：Predictive AI Designer 支持多种预测类型，包括用于分类预测的分类模型（例如，识别 SLA 违规）和用于连续结果的回归模型（例如，预测任务完成日期）。
定制洞察：，从而实现更相关、更可操作的预测。
提高预测准确性
异常值检测：系统可以识别并删除异常值（与常态有显著偏差的记录（例如，花费异常长时间的任务）），这些异常值会对模型准确性产生负面影响。
提高准确性：通过消除这些异常值，可以提高预测的整体准确性，从而获得更可靠的结果。
这些优势可帮助组织有效地利用预测分析，提高决策和运营效率。
用例
Discovery Travels 是一家管理国内和国际旅游的旅行社。由于预订模式频繁变化，管理旅游和住宿的库存非常困难。这种不可预测性给运营带来了巨大的挑战，并导致了两个主要问题：
超额预订：在旅游高峰期，公司有时会超额预订旅游和住宿。这不仅会让客户感到失望，还会因无法满足所有预订而损害公司的声誉。
未充分利用：相反，在非高峰时段，公司通常需要更多资源，例如空置的酒店房间或未预订 爱沙尼亚电报数据库 的旅游行程。这会导致收益机会的损失和资源的浪费。
公司对预订趋势缺乏了解，导致有效规划困难，从而导致效率低下和客户不满意。
预测人工智能设计师如何提供帮助
为了应对这些挑战，这家旅游公司部署了 Vtiger 的预测 AI 设计师。他们利用历史预订数据，识别客户行为模式。其工作原理如下：
连续变量预测：该机构使用连续变量预测，根据各种因素预测未来的预订趋势，例如：
前几年的历史预订数据。
季节性旅游模式。
特殊事件或假期通常会推动需求。
先进的库存管理：通过精准预测需求，公司可以相应地调整旅游和住宿的库存水平。例如：
在需求旺盛的时候，公司可能会安排额外的住宿或扩大旅游容量，以满足增加的预订需求。
在非高峰时段，公司可以提供促销或折扣来鼓励预订并减少利用不足的情况。
