Возможно, имелись в виду модели прогнозирования продаж, которые помогают оценить вероятность попадания продукции в продажу на основе анализа исторических данных, рыночных тенденций и других факторов. 1

Некоторые из таких моделей:

• Регрессия. 1 Используется для прогнозирования количественных показателей, например объёма продаж. 1 Алгоритмы линейной и полиномиальной регрессии позволяют установить зависимость продаж от различных факторов. 1
• Деревья решений. 1 Такие модели разделяют данные на несколько сегментов, что позволяет выявлять ключевые факторы, влияющие на продажи, и выполнять визуализацию полученных результатов. 1
• Случайный лес. 1 Этот ансамблевый метод объединяет несколько деревьев решений для более устойчивого и точного предсказания. 1 Он хорошо подходит для обработки больших наборов данных. 1
• Методы градиентного бустинга. 1 Они строят модель, последовательно добавляя слабые предсказатели (обычно деревья решений), что помогает достичь высокой точности. 1
• Нейронные сети. 1 Эти сложные модели способны обрабатывать нелинейные зависимости и использоваться для более комплексного анализа, включающего множество переменных. 1
• Модель Хольта-Уинтерса. 1 Помогает моделировать тренды и сезонные колебания, обеспечивая более точные прогнозы. 1
• Экспоненциальное сглаживание. 4 Суть модели в том, что будущее значение временного ряда есть взвешенное среднее от предыдущего значения временного ряда и предыдущего прогноза. 4

Выбор конкретной модели зависит от доступных данных и специфики бизнеса. 1