تتضمن هذه الخدمة استخدام تقنيات التعلم الآلي المتقدمة للتنبؤ بالمبيعات بناءً على بيانات الإنفاق الإعلاني عبر قنوات متعددة مثل التلفزيون، الراديو، والصحف. سيتم بناء نماذج تنبؤية باستخدام خوارزميات مثل الانحدار الخطي، الغابات العشوائية، والانحدار باستخدام الشواهد لضمان دقة التنبؤات.

سوف يتم تطبيق تقنيات تعلم آلي متقدمة مثل الانحدار الخطي و الغابات العشوائية (Random Forest) و الانحدار باستخدام الشواهد (Lasso Regression). تساعد هذه الخوارزميات في تحديد الأنماط والعلاقات بين الإنفاق الإعلاني والمبيعات، مما يعزز دقة التنبؤات ويتيح لك اتخاذ قرارات مدروسة بشأن الميزانيات الإعلانية.

سيتم إنشاء تصورات بيانية احترافية باستخدام مكتبات Matplotlib و Seaborn لعرض وتحليل النتائج. هذه التصورات ستساعد في تسهيل فهم العلاقة بين الإنفاق الإعلاني والمبيعات، مما يمكنك من اتخاذ قرارات أفضل وأكثر استنارة بناءً على النتائج.

ستتضمن الخدمة فحصًا شاملاً للبيانات وتحضيرها، بما في ذلك معالجة القيم المفقودة وتحويل البيانات إلى تنسيق مناسب، ثم بناء النماذج باستخدام الخوارزميات المناسبة. بالإضافة إلى ذلك، سيتم تحليل نتائج النماذج باستخدام مقاييس الأداء مثل MSE و R² لضمان دقة التنبؤات.

سيتم تدريب نموذج باستخدام تقنيات متقدمة مثل الانحدار الخطي والغابات العشوائية للتنبؤ بالمبيعات بناءً على بيانات الإنفاق الإعلاني عبر مختلف القنوات.

ستتلقى تقارير شاملة تحتوي على مقاييس الأداء الهامة مثل MSE (متوسط الخطأ التربيعي) و R² (معامل التحديد)، مما يساعدك في تقييم دقة النموذج وأدائه.

سيتم توفير رسوم بيانية تفاعلية باستخدام أدوات مثل Matplotlib و Seaborn، التي توضح بشكل مرئي العلاقة بين الإنفاق الإعلاني والمبيعات، مما يسهل فهم النتائج واتخاذ القرارات.