解决方案构想
本文是一种解决方案构想。 如果你希望我们在内容中扩充更多信息，例如潜在用例、备用服务、实现注意事项或定价指南，请通过提供 GitHub 反馈来告知我们。
此解决方案使用 Microsoft Azure 的大数据和高级分析服务来预测将来的客户需求并优化定价，最大程度地提高盈利能力。
体系结构
下载此体系结构的 Visio 文件。
数据流
Microsoft AI 平台提供高级分析工具（例如用于数据引入、存储、处理的工具）和高级分析组件。 这些工具是构建需求预测和价格优化解决方案的基本要素。
- Azure Data Lake（或 Azure Blob 存储）存储每周的原始销售数据。
- Apache Spark for Azure HDInsight 引入数据并执行数据预处理、预测建模和价格优化算法。
- Azure 数据工厂协调和计划整个数据流。
组件
- Azure Data Lake Storage 存储由 Spark on HDInsight 读取的每周原始销售数据。 请使用 Azure Blob 存储作为替代方法。
- Spark on HDInsight 引入数据并执行数据预处理、预测建模和价格优化算法。
- 数据工厂处理模型重新训练的业务流程和计划。
- Power BI 启用结果可视化；监视销售结果和预测的未来需求以及建议的最佳价格。
方案详细信息
定价对许多行业至关重要，但可能是最具挑战性的任务之一。 公司经常难以准确预测潜在策略的财务影响，难以充分考虑核心业务约束，难以在做出定价决策后对其进行适当的验证。 随着产品/服务的扩展以及实时定价决策背后的计算的复杂化，该过程变得更加困难。
此解决方案通过使用历史交易数据在零售环境中训练需求预测模型来解决这些难题。 它还将产品定价纳入一个竞争组，以预测侵蚀效应和其他跨产品影响。 然后，价格优化算法通过该模型使用不同价格点和业务约束因素来预测需求，以最大化潜在利润。
上述过程可以在 Microsoft AI 平台中操作和部署。
可能的用例
使用此解决方案，可以引入历史交易数据、预测未来需求并定期优化定价，从而节省在定价任务上花费的时间和精力。
后续步骤
请参阅产品文档：
有关预测的外部链接：
- Azure AI 库中的需求预测和价格优化
相关资源
请参阅相关的 Azure 体系结构中心文章：