ٹائم سیریز
فورکاسٹنگ

ہم تاریخی ڈیٹا حاصل کرنے اور انوملیز کو صاف کرنے کے لیے آپ کے ڈیٹا بیس سے جڑتے ہیں۔ پوری ڈیٹا بیس پائپ لائن میں مستقل کوالٹی کو یقینی بنانے کے لیے گمشدہ ٹائم اسٹیمپس کو فل کیا جاتا ہے۔

ہم خام ان پٹس سے کیلنڈر مارکرز، رولنگ ایوریجز، لیگز، اور سیزنل انڈیکیٹرز حاصل کرتے ہیں۔ موسم کے پیٹرنز اور مارکیٹ انڈیکس جیسے بیرونی ڈیٹا سیٹس کو بھی انٹیگریٹ کیا جاتا ہے۔

ہم کلاسیکی اسٹیٹسٹیکل طریقوں، مشین لرننگ، اور ڈیپ لرننگ ماڈلز کا شانہ بشانہ موازنہ کرتے ہیں۔ سب سے بہترین کارکردگی کا مظاہرہ کرنے والے آرکیٹیکچر کو تاریخی ٹیسٹنگ ڈیٹا کی بنیاد پر منتخب کیا جاتا ہے۔

ہم حقیقی دنیا کی پیشگوئی کو سیمولیٹ کرنے کے لیے کراس ویلیڈیشن کا استعمال کرتے ہوئے ماڈل کی جانچ کرتے ہیں۔ تمام فورکاسٹنگ حدود میں غلطی کی شرح کو کم سے کم کرنے کے لیے ہائپر پیرامیٹرز کو ٹیون کیا جاتا ہے۔

ہم فورکاسٹنگ سسٹم کو کلاؤڈ انوائرمنٹس میں ایک خودکار رن ٹائم پائپ لائن کے طور پر ڈیپلائے کرتے ہیں۔ پیشگوئی کے آؤٹ پٹس کو براہ راست آپ کے کاروباری CRM، ERP یا ڈیش بورڈ پر بھیجا جاتا ہے۔

ہم کارکردگی میں کمی کا پتہ لگانے کے لیے اصل نتائج کے مقابلے میں پروڈکشن پیشگوئیوں کی نگرانی کرتے ہیں۔ اگر میٹرکس مقررہ حد سے نیچے گرتے ہیں تو خودکار ری ٹریننگ شروع ہو جاتی ہے۔