تطوير نماذج ذكاء اصطناعي لمتجر إلكتروني

أولا:تحليل البيانات

تحليل توزع الزبائن وفق البلاد ومن ثم جلب مواصفات المستخدمين ثم تحليل أعمار المستخدمين و تحليل أعداد جنس المستخدمين ثم تحليل مبيعات أصناف المنتجات

ثانيا :Association توصيات الشراء بالنسبة للمنتجات المترابطة

إيجاد قواعد الترابط Association Rules ومن ثم حفظ نتائج الترابط في قاعدة البيانات

ثالثا:توصيات الشراء حسب معلومات الزبون Classification

اختيار نموذج التصنيف المناسب ومن ثم بناء نموذج التصنيف المناسب وحفظه ومن ثم تحديث نموذج التصنيف من خلال ملف بايثون ثم استخدام نموذج التصنيف للتوقع بالمنتجات المناسبة للزبون

رابعا:توقعات المبيعات المستقبلية Time Series

استخراج السلسلة الزمنية لبيانات المبيعات اليومية ثم تحليل السلسلة الزمنية للمبيعات اليومية ثم بناء واختبار نموذج التوقع ومن ثم استخدام نموذج التوقع للتوقع بالمبيعات المستقبلية وأخيرا تحديث نموذج التوقع واستخدامه

خامسا:تطوير API لدمج الذكاء الاصطناعي مع المتجر

إنشاء واجهة برمجة التطبيقات لتوصيات الشراء للمنتجات المترابطة

التواصل مع واجهة برمجة التطبيقات لتوصيات الشراء للمنتجات المترابطة

إنشاء واجهة برمجة التطبيقات لتوصيات الشراء بالنسبة للزبائن

التواصل مع واجهة برمجة التطبيقات لتوصيات الشراء بالنسبة للزبائن

إنشاء واجهة برمجة التطبيقات لتوقعات الشراء المستقبلية

التواصل مع واجهة برمجة التطبيقات لتوقعات الشراء المستقبلية