Case study:
Gadewch i'r data wneud y cais
Prynir gwlân mewn arwerthiannau aml-ddiwrnod gydag amrywiadau mewn prisiau. Roedd y cymhlethdod hwn yn siŵr o gynhyrchu patrymau, ond sut y gallwn fanteisio arnynt?
Case study:
Gadewch i'r data wneud y cais
Prynir gwlân mewn arwerthiannau aml-ddiwrnod gydag amrywiadau mewn prisiau. Roedd y cymhlethdod hwn yn siŵr o gynhyrchu patrymau, ond sut y gallwn fanteisio arnynt?
Yr her
Mae Standard Wool yn grŵp gwerth miliynau o bunnoedd o gwmnïau sydd, gyda'i gilydd, yn un o brif fusnesau masnachu gwlân y byd, gyda chwsmeriaid mewn mwy na 30 o wledydd.
Roedd Standard Wool am ddeall yr adeg orau o'r flwyddyn, y diwrnod gorau a hyd yn oed yr amser gorau yn ystod y dydd i brynu eu gwlân. Roedd hyn yn golygu y gallent barhau i fod yn gystadleuol a chynnig prisiau is i'w cwsmeriaid.
Ein tasg gyntaf oedd casglu nifer o bwyntiau data o dros 90 o daenlenni a ffynonellau eraill. Roedd angen i ni ychwanegu nid yn unig yr amser prynu, ond hefyd costau trafnidiaeth a ffactorau prosesu i sicrhau bod y model yn gadarn.
Yr ateb
Roedd SAS yn dechnoleg ddelfrydol ar gyfer dadansoddi llawer iawn o ddata hanesyddol i nodi tueddiadau. Mae'n galluogi ein dadansoddwyr i ddod o hyd i atebion cyflym i gwestiynau hirsefydlog.
Y canlyniad
Mae Standard Wool bellach yn gwneud penderfyniadau hyderus gan ddefnyddio data dibynadwy. Erbyn hyn mae gan y prynwyr ddangosfyrddau gweledol, sy'n caniatáu penderfyniadau prynu hyderus. Ychwanegir data ar ôl i bob arwerthiant gadw'r dangosfyrddau'n berthnasol yn barhaus a'u bod yn gyflym.
Astudiaeth achos nesaf
Darllenwch sut rydym wedi darparu atebion tebyg
Astudiaeth achos nesaf
Darllenwch sut rydym wedi darparu atebion tebyg
Astudiaeth achos nesaf















