基于历史数据的业务预测流程
盖雅算法工厂云-业务预测，将大量数据与营业数据以及劳动力需求进行基于时间序列的神经网络算法训练，通过特征工程识别出对不同门店在不同时间段的劳效影响特征参数排序；采用机器学习算法强化排序特征并定义出动态劳动力标准结合智能排班算法完成预测结果生成，根据不同特性的企业业务动态、排班习惯动态进行学习，提高智能化预测准确度。
免费演示盖雅算法工厂云
盖雅算法工厂云，基于业务历史运营数据生成算法模型，智能生成准确的业务预测，帮助您预测营业状况，面对快速变化的市场环境，匹配劳动力及业务需求，提升运营效率，助力业绩增长。
知名客户认可的算法模型多个行业头部客户经过验证后持续认可盖雅工场算法产品能力，在不同行业不同场景优越支持业务发展
高效增强传统预测效果使用真实数据验证和优化，增加透明度，减少无意识偏差，提高业务量预测精度
算法自动学习与特征提取机器学习业务预测架构，经过不同实际客户验证抓取关键趋势
行业典范实践与深度学习共同提升规则导向与机器学习生成典范拟合，从为实际商业问题匹配相应的 AI 技术，到验证与交付沉淀行业全流程典范实践
业务预测应用案例
蓝蛙中国区人力资源总监 吴彩红
盖雅智能排班对于销售业务的预测达到了 85% 的准确率，智能排班的人员安排也与实际的排班需求达到了 80% 的匹配度！未来，我们希望能继续深入研究盖雅智能排班，并将其推广至所有门店，引领餐饮连锁行业的劳动力数字化管理。
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