توقعات الأمازون هي خدمة مُدارة بالكامل تستخدم التعلم الآلي (ML) لإنشاء توقعات دقيقة للغاية ، دون الحاجة إلى أي خبرة سابقة في تعلم الآلة. التنبؤ قابل للتطبيق في مجموعة متنوعة من حالات الاستخدام ، بما في ذلك تقدير العرض والطلب لإدارة المخزون ، والتنبؤ بالطلب على السفر ، وتخطيط القوى العاملة ، واستخدام البنية التحتية السحابية للحوسبة.
يمكنك استخدام التنبؤ لإجراء تحليلات ماذا لو بسلاسة تصل إلى 80٪ بشكل أسرع لتحليل وتقدير التأثير المحتمل لروافع الأعمال على توقعات الطلب الخاصة بك. يساعدك تحليل ماذا لو على استكشاف وشرح كيفية تأثير السيناريوهات المختلفة على التنبؤ الأساسي الذي تم إنشاؤه بواسطة التنبؤ. باستخدام التنبؤ ، لا توجد خوادم لتوفير أو نماذج ML لإنشاءها يدويًا. بالإضافة إلى ذلك ، أنت تدفع فقط مقابل ما تستخدمه ، ولا يوجد حد أدنى للرسوم أو التزام مسبق. لاستخدام التوقعات ، ما عليك سوى تقديم بيانات تاريخية لما تريد توقعه ، واختياريًا ، أي بيانات إضافية تعتقد أنها قد تؤثر على توقعاتك.
لدى مزودي مرافق المياه العديد من حالات الاستخدام المتوقعة ، ولكن من بين أهمها التنبؤ باستهلاك المياه في منطقة أو مبنى لتلبية الطلب. أيضًا ، من المهم لمقدمي الخدمات توقع زيادة الطلب على الاستهلاك بسبب زيادة عدد الشقق المضافة في مبنى أو المزيد من المنازل في المنطقة. يعد التنبؤ بدقة باستهلاك المياه أمرًا بالغ الأهمية لتجنب أي انقطاع في الخدمة للعميل.
يستكشف هذا المنشور استخدام التنبؤ لمعالجة حالة الاستخدام هذه باستخدام بيانات السلاسل الزمنية التاريخية.
حل نظرة عامة
الماء مورد طبيعي وحيوي للغاية للصناعة والزراعة والأسر وحياتنا. يعد التنبؤ الدقيق باستهلاك المياه أمرًا بالغ الأهمية للتأكد من أن الوكالة يمكنها تشغيل العمليات اليومية بكفاءة. يعد التنبؤ باستهلاك المياه أمرًا صعبًا بشكل خاص لأن الطلب ديناميكي ، ويمكن أن يكون للتغيرات المناخية الموسمية تأثير. من المهم التنبؤ بدقة باستهلاك المياه حتى لا يواجه العملاء أي انقطاع في الخدمة ومن أجل تقديم خدمة مستقرة مع الحفاظ على أسعار منخفضة. يمكّنك التنبؤ المحسن من التخطيط المسبق لهيكلة عقود مستقبلية أكثر فعالية من حيث التكلفة. فيما يلي حالتا الاستخدام الأكثر شيوعًا:
- إدارة أفضل للطلب - بصفتك وكالة مزود خدمات ، فأنت بحاجة إلى إيجاد توازن بين العرض والطلب على المياه. تجمع الوكالة معلومات مثل عدد الأشخاص الذين يعيشون في شقة وعدد الشقق في المبنى قبل تقديم الخدمة. بصفتك وكالة مرافق ، يجب أن توازن بين إجمالي العرض والطلب. تحتاج إلى تخزين كمية كافية من المياه لتلبية الطلب. علاوة على ذلك ، أصبح التنبؤ بالطلب أكثر صعوبة للأسباب التالية:
- الطلب غير مستقر في جميع الأوقات ويختلف على مدار اليوم. على سبيل المثال ، استهلاك المياه في منتصف الليل أقل بكثير مقارنة بالصباح.
- يمكن أن يكون للطقس أيضًا تأثير على الاستهلاك الكلي. على سبيل المثال ، يكون استهلاك المياه في الصيف أعلى منه في الشتاء في نصف الكرة الشمالي ، والعكس صحيح في نصف الكرة الجنوبي.
- لا توجد كمية كافية من الأمطار أو آليات تخزين المياه (بحيرات ، خزانات) ، أو أن تنقية المياه غير كافية. خلال فصل الصيف ، لا يمكن للطلب دائمًا مواكبة العرض. يتعين على وكالات المياه أن تتنبأ بعناية للحصول على مصادر أخرى ، والتي قد تكون أكثر تكلفة. لذلك ، من الضروري لوكالات المرافق أن تجد مصادر مياه بديلة مثل تجميع مياه الأمطار ، أو التقاط التكثيف من وحدات معالجة الهواء ، أو استعادة مياه الصرف الصحي.
- إجراء تحليل ماذا لو لزيادة الطلب - الطلب على المياه آخذ في الارتفاع لأسباب متعددة. يتضمن ذلك مزيجًا من النمو السكاني والتنمية الاقتصادية وأنماط الاستهلاك المتغيرة. لنتخيل سيناريو يقوم فيه مبنى سكني قائم ببناء توسعة وزيادة عدد الأسر والأفراد بنسبة معينة. أنت الآن بحاجة إلى إجراء تحليل للتنبؤ بالعرض لزيادة الطلب. يساعدك هذا أيضًا في إبرام عقد فعّال من حيث التكلفة لزيادة الطلب.
قد يكون التنبؤ صعبًا لأنك تحتاج أولاً إلى نماذج دقيقة للتنبؤ بالطلب ثم طريقة سريعة وبسيطة لإعادة إنتاج التنبؤ عبر مجموعة من السيناريوهات.
يركز هذا المنشور على حل لأداء التنبؤ باستهلاك المياه وتحليل ماذا لو. هذا المنشور لا يأخذ في الاعتبار بيانات الطقس للتدريب على النموذج. ومع ذلك ، يمكنك إضافة بيانات الطقس ، بالنظر إلى ارتباطها باستهلاك المياه.
المتطلبات الأساسية المسبقة
قبل البدء ، قمنا بإعداد مواردنا. في هذا المنشور ، نستخدم منطقة us-east-1.
- خلق خدمة تخزين أمازون البسيطة (Amazon S3) لتخزين بيانات السلاسل الزمنية التاريخية. للحصول على تعليمات ، راجع قم بإنشاء أول حاوية S3.
- قم بتنزيل ملفات البيانات من ملف جيثب ريبو وتحميله إلى حاوية S3 المنشأة حديثًا.
- إنشاء جديد إدارة الهوية والوصول AWS (انا) دور. للحصول على التعليمات ، انظر قم بإعداد أذونات Amazon Forecast. تأكد من تقديم اسم حاوية S3 الخاصة بك.
أنشئ مجموعة بيانات ومجموعات بيانات
يوضح هذا المنشور حالتين من حالات الاستخدام المتعلقة بتوقعات الطلب على المياه: التنبؤ بالطلب على المياه بناءً على استهلاك المياه السابق ، وإجراء تحليل ماذا لو لزيادة الطلب.
يمكن أن يقبل التنبؤ ثلاثة أنواع من مجموعات البيانات: السلاسل الزمنية المستهدفة (TTS) ، والسلاسل الزمنية ذات الصلة (RTS) ، وبيانات تعريف العنصر (IM). تحدد بيانات السلاسل الزمنية المستهدفة الطلب التاريخي على الموارد التي تتوقعها. مجموعة بيانات السلاسل الزمنية المستهدفة إلزامية. تتضمن مجموعة بيانات السلاسل الزمنية ذات الصلة بيانات السلاسل الزمنية غير المضمنة في مجموعة بيانات السلاسل الزمنية المستهدفة وقد تعمل على تحسين دقة المتنبئ.
في مثالنا ، تحتوي مجموعة بيانات السلاسل الزمنية المستهدفة على item_id وأبعاد الطابع الزمني ، وتشتمل مجموعة بيانات السلاسل الزمنية التكميلية ذات الصلة على no_of_consumer. ملاحظة مهمة مع مجموعة البيانات هذه: تنتهي TTS في 2023-01-01 ، وتنتهي RTS في 2023-01-15. عند تنفيذ سيناريوهات ماذا لو ، من المهم معالجة متغيرات RTS التي تتجاوز أفقك الزمني المعروف في تحويل النص إلى كلام.
لإجراء تحليل ماذا لو ، نحتاج إلى استيراد ملفي CSV يمثلان بيانات السلاسل الزمنية المستهدفة وبيانات السلاسل الزمنية ذات الصلة. يحتوي ملف السلاسل الزمنية المستهدفة في المثال الخاص بنا على item_id والطابع الزمني والطلب ، ويحتوي ملف السلسلة الزمنية المرتبط بنا على item_id (معرّف المنتج) والطابع الزمني و no_of customer.
لاستيراد بياناتك ، أكمل الخطوات التالية:
- في وحدة تحكم التوقعات ، اختر اعرض مجموعات البيانات.
- اختار قم بإنشاء مجموعة بيانات.
- في حالة اسم مجموعة البيانات، أدخل اسمًا (لهذه المشاركة ،
water_consumption_datasetgroup
). - في حالة مجال التنبؤ، اختر مجال التنبؤ (لهذا المنشور ، Custom).
- اختار التالى.
- على إنشاء مجموعة بيانات السلاسل الزمنية المستهدفة الصفحة ، قدم اسم مجموعة البيانات وتكرار البيانات ومخطط البيانات.
- على تفاصيل استيراد مجموعة البيانات الصفحة ، أدخل اسم استيراد مجموعة البيانات.
- في حالة نوع ملف الاستيراد، حدد CSV وأدخل موقع البيانات.
- اختر دور IAM الذي أنشأته مسبقًا كشرط أساسي.
- اختار آبدأ.
تتم إعادة توجيهك إلى لوحة التحكم التي يمكنك استخدامها لتتبع التقدم.
- لاستيراد ملف السلاسل الزمنية ذات الصلة ، من لوحة المعلومات ، اختر استيراد.
- على إنشاء مجموعة بيانات السلاسل الزمنية ذات الصلة الصفحة ، قدم اسم مجموعة البيانات ومخطط البيانات.
- على تفاصيل استيراد مجموعة البيانات الصفحة ، أدخل اسم استيراد مجموعة البيانات.
- في حالة نوع ملف الاستيراد، حدد CSV وأدخل موقع البيانات.
- اختر دور IAM الذي أنشأته سابقًا.
- اختار آبدأ.
تدريب المتنبئ
بعد ذلك ، نقوم بتدريب المتنبئ.
- في لوحة القيادة ، اختر آبدأ مع تدريب المتنبئ.
- على تدريب المتنبئ الصفحة ، أدخل اسمًا لمتوقعك.
- حدد المدة التي تريد توقعها في المستقبل وبأي تردد.
- حدد عدد الكميات التي تريد توقعها.
يستخدم التنبؤ AutoPredictor لإنشاء تنبؤات. لمزيد من المعلومات ، يرجى الرجوع إلى متنبئون التدريب.
- اختار إنشاء.
ضع توقعات
بعد تدريب المتنبئ الخاص بنا (قد يستغرق ذلك حوالي 3.5 ساعة) ، نقوم بإنشاء تنبؤ. ستعرف أن المتنبئ الخاص بك قد تم تدريبه عندما ترى ملف عرض المتنبئين زر على لوحة القيادة الخاصة بك.
- اختار آبدأ مع توليد التوقعات على لوحة القيادة.
- على ضع توقعات الصفحة ، أدخل اسم توقع.
- في حالة متنبئ، اختر المتنبئ الذي قمت بإنشائه.
- اختياريا ، حدد كميات التنبؤ.
- حدد العناصر لإنشاء توقع لها.
- اختار آبدأ.
استعلم عن توقعاتك
يمكنك الاستعلام عن توقعات باستخدام توقعات الاستعلام اختيار. بشكل افتراضي ، يتم إرجاع النطاق الكامل للتنبؤ. يمكنك طلب نطاق زمني محدد ضمن التوقعات الكاملة. عندما تقوم بالاستعلام عن توقع ، يجب عليك تحديد معايير التصفية. المرشح هو زوج ذو قيمة رئيسية. المفتاح هو أحد أسماء سمات المخطط (بما في ذلك أبعاد التنبؤ) من إحدى مجموعات البيانات المستخدمة لإنشاء التنبؤ. القيمة هي قيمة صالحة للمفتاح المحدد. يمكنك تحديد عدة أزواج مفتاح - قيمة. سيحتوي التنبؤ المرتجع فقط على العناصر التي تفي بجميع المعايير.
- اختار توقعات الاستعلام على لوحة القيادة.
- قم بتوفير معايير التصفية لتاريخ البدء وتاريخ الانتهاء.
- حدد مفتاح التنبؤ والقيمة.
- اختار احصل على التوقعات.
توضح لقطة الشاشة التالية استهلاك الطاقة المتوقع لنفس الشقة (معرف العنصر A_10001) باستخدام نموذج التنبؤ.
قم بإنشاء تحليل ماذا لو
في هذه المرحلة ، أنشأنا توقعاتنا الأساسية التي يمكنها الآن إجراء تحليل ماذا لو. لنتخيل سيناريو يضيف فيه مبنى سكني قائم توسعة ، ويزداد عدد الأسر والأفراد بنسبة 20٪. أنت الآن بحاجة إلى إجراء تحليل للتنبؤ بزيادة العرض بناءً على الطلب المتزايد.
هناك ثلاث مراحل لإجراء تحليل ماذا لو: إعداد التحليل ، وإنشاء توقعات ماذا لو من خلال تحديد ما تم تغييره في السيناريو ، ومقارنة النتائج.
- لإعداد التحليل الخاص بك ، اختر استكشف تحليل ماذا لو على لوحة القيادة.
- اختار إنشاء.
- أدخل اسمًا فريدًا واختر التنبؤ الأساسي.
- اختر العناصر في مجموعة البيانات التي تريد إجراء تحليل ماذا لو لها. لديك خياران:
- حدد كل العناصر هو الافتراضي الذي نختاره في هذا المنشور.
- إذا كنت تريد اختيار عناصر محددة ، فاختر حدد العناصر مع ملف واستورد ملف CSV يحتوي على المعرف الفريد للعنصر المقابل وأي أبعاد مرتبطة.
- اختار إنشاء تحليل ماذا لو.
إنشاء توقعات ماذا لو
بعد ذلك ، نقوم بإنشاء توقعات ماذا لو لتحديد السيناريو الذي نريد تحليله.
- في مجلة توقعات ماذا لو القسم، اختر إنشاء.
- أدخل اسم السيناريو الخاص بك.
- يمكنك تحديد السيناريو الخاص بك من خلال خيارين:
- استخدم وظائف التحويل - استخدم منشئ التحويل لتحويل بيانات السلاسل الزمنية ذات الصلة التي قمت باستيرادها. في هذه الإرشادات التفصيلية ، نقوم بتقييم كيفية تغير الطلب على عنصر في مجموعة البيانات الخاصة بنا عندما يزيد عدد المستهلكين بنسبة 20٪ مقارنة بالسعر في التنبؤ الأساسي.
- حدد توقعات ماذا لو باستخدام مجموعة بيانات بديلة - استبدل مجموعة بيانات السلاسل الزمنية ذات الصلة التي قمت باستيرادها.
على سبيل المثال لدينا ، نقوم بإنشاء سيناريو حيث نزيد no_of_consumer
بنسبة 20٪ تنطبق على معرف العنصر A_10001
و no_of_consumer
هي ميزة في مجموعة البيانات. أنت بحاجة إلى هذا التحليل للتنبؤ بإمدادات المياه وتلبية الطلب المتزايد عليها. يساعدك هذا التحليل أيضًا في إبرام عقد فعّال من حيث التكلفة بناءً على توقعات الطلب على المياه.
- في حالة طريقة تعريف التنبؤ ماذا لو، حدد استخدم وظائف التحويل.
- اختار ضرب كمعامل لدينا ، no_of_consumer كسلسلة زمنية لدينا ، وأدخل 1.2.
- اختار أضف الشرط.
- اختار يساوي كعملية وأدخل A_10001 لـ item_id.
- اختار إنشاء.
قارن التوقعات
يمكننا الآن مقارنة توقعات ماذا لو لكلا السيناريوهين ، مقارنة زيادة 20٪ في المستهلكين مع الطلب الأساسي.
- في صفحة رؤى التحليل ، انتقل إلى ملف قارن توقعات ماذا لو والقسم الخاص به.
- في حالة ITEM_ID، أدخل العنصر المراد تحليله (في السيناريو الخاص بنا ، أدخل
A_10001
). - في حالة توقعات ماذا لو، اختر
water_demand_whatif_analyis
. - اختار قارن ماذا لو.
- يمكنك اختيار التنبؤ الأساسي للتحليل.
يوضح الرسم البياني التالي الطلب الناتج على السيناريو الخاص بنا. يُظهر الخط الأحمر توقعات الاستهلاك المستقبلي للمياه بنسبة 20٪ زيادة في عدد السكان. يشير نوع التنبؤ P90 إلى أنه من المتوقع أن تكون القيمة الحقيقية أقل من القيمة المتوقعة بنسبة 90٪ من الوقت. يمكنك استخدام توقعات الطلب هذه لإدارة إمدادات المياه بفعالية لزيادة الطلب وتجنب أي انقطاع في الخدمة.
تصدير البيانات الخاصة بك
لتصدير بياناتك إلى CSV ، أكمل الخطوات التالية:
- اختار إنشاء تصدير.
- أدخل اسمًا لملف التصدير الخاص بك (لهذا المنشور ،
water_demand_export
). - حدد السيناريوهات التي سيتم تصديرها عن طريق تحديد السيناريوهات الموجودة في ملف توقعات ماذا لو القائمة المنسدلة.
يمكنك تصدير سيناريوهات متعددة دفعة واحدة في ملف مدمج.
- في حالة موقع التصدير، حدد موقع Amazon S3.
- لبدء التصدير ، اختر إنشاء تصدير.
- لتنزيل التصدير ، انتقل إلى موقع مسار ملف S3 على وحدة تحكم Amazon S3 ، وحدد الملف واختر تحميل.
سيحتوي ملف التصدير على الامتداد timestamp
, item_id
و forecasts
لكل كمية لجميع السيناريوهات المختارة (بما في ذلك السيناريو الأساسي).
نظف الموارد
لتجنب تكبد رسوم في المستقبل ، قم بإزالة الموارد التي تم إنشاؤها بواسطة هذا الحل:
- احذف موارد التنبؤ قمت بإنشائها.
- احذف حاوية S3.
وفي الختام
في هذا المنشور ، أوضحنا لك مدى سهولة استخدام التنبؤ وبنية النظام الأساسية للتنبؤ بالطلب على المياه باستخدام بيانات استهلاك المياه. يعد تحليل سيناريو ماذا لو أداة مهمة للمساعدة في التنقل عبر أوجه عدم اليقين في الأعمال. إنه يوفر البصيرة وآلية لاختبار الأفكار ، مما يجعل الشركات أكثر مرونة ، وأفضل استعدادًا ، وتحكمًا في مستقبلها. يمكن لمزودي المرافق الآخرين مثل مزودي الكهرباء أو الغاز استخدام التنبؤ لبناء الحلول وتلبية الطلب على المرافق بطريقة فعالة من حيث التكلفة.
توضح الخطوات الواردة في هذا المنشور كيفية بناء الحل على وحدة تحكم إدارة AWS. لاستخدام واجهات برمجة تطبيقات التنبؤ بشكل مباشر لبناء الحل ، اتبع دفتر الملاحظات في جيثب ريبو.
نحن نشجعك على معرفة المزيد من خلال زيارة دليل مطور توقعات أمازون وجرب الحل الشامل الذي تم تمكينه بواسطة هذه الخدمات مع مجموعة بيانات ذات صلة بمؤشرات الأداء الرئيسية الخاصة بشركتك.
عن المؤلف
ديراج ثكور هو مهندس حلول مع Amazon Web Services. إنه يعمل مع عملاء وشركاء AWS لتقديم إرشادات حول اعتماد سحابة المؤسسة وترحيلها واستراتيجيتها. إنه متحمس للتكنولوجيا ويستمتع بالبناء والتجريب في مجال التحليلات و AI / ML.
- محتوى مدعوم من تحسين محركات البحث وتوزيع العلاقات العامة. تضخيم اليوم.
- بلاتوبلوكشين. Web3 Metaverse Intelligence. تضخيم المعرفة. الوصول هنا.
- المصدر https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/build-a-water-consumption-forecasting-solution-for-a-water-utility-agency-using-amazon-forecast/
- 1
- 11
- a
- من نحن
- استمر
- الوصول
- دقة
- دقيق
- بدقة
- كسب
- في
- وأضاف
- إضافي
- وبالإضافة إلى ذلك
- العنوان
- يضيف
- تبني
- تؤثر
- وكالات
- وكالة
- زراعة
- قدما
- AI / ML
- AIR
- الكل
- البديل
- دائما
- أمازون
- توقعات الأمازون
- أمازون ويب سيرفيسز
- من بين
- تحليل
- تحليلات
- تحليل
- و
- شقة
- شقق سكنية
- واجهات برمجة التطبيقات
- ذو صلة
- ما يقرب من
- هندسة معمارية
- المنطقة
- حول
- أسوشيتد
- تجنب
- AWS
- الرصيد
- قاعدة
- على أساس
- خط الأساس
- لان
- أصبح
- قبل
- اعتقد
- أفضل
- ما بين
- Beyond
- نساعدك في بناء
- باني
- ابني
- يبني
- الأعمال
- الأعمال
- زر
- اسر
- بعناية
- حقيبة
- الحالات
- معين
- تحدي
- التغييرات
- متغير
- اسعارنا محددة من قبل وزارة العمل
- اختار
- سحابة
- اعتماد السحابة
- البنية التحتية السحابية
- يجمع
- مجموعة
- الجمع بين
- التزام
- مشترك
- قارن
- مقارنة
- مقارنة
- مكمل
- إكمال
- الحوسبة
- إدارة
- إجراء
- نظر
- كنسولات
- مستهلك
- المستهلكين
- استهلاك
- يحتوي
- عقد
- عقود
- مراقبة
- ارتباط
- المقابلة
- فعاله من حيث التكلفه
- خلق
- خلق
- خلق
- المعايير
- حرج
- زبون
- العملاء
- لوحة أجهزة القياس
- البيانات
- قواعد البيانات
- التاريخ
- يوم
- الترتيب
- يعرف
- تحديد
- الطلب
- توقعات الطلب
- تظاهر
- المطور
- التطوير التجاري
- مختلف
- الأبعاد
- مباشرة
- لا
- نطاق
- لا
- بإمكانك تحميله
- أثناء
- ديناميكي
- كل
- في وقت سابق
- اقتصادي
- النمو الإقتصادي
- على نحو فعال
- بكفاءة
- كهرباء
- تمكين
- تمكن
- شجع
- النهائي إلى نهاية
- ينتهي
- طاقة
- استهلاك الطاقة
- كاف
- أدخل
- مشروع
- الأثير (ETH)
- تقييم
- مثال
- القائمة
- متوقع
- ذو تكلفة باهظة
- الخبره في مجال الغطس
- شرح
- تصدير
- تمديد
- الوجه
- أسرع
- الميزات
- رسوم
- قم بتقديم
- ملفات
- تصفية
- تصفية
- الاسم الأول
- ويركز
- اتباع
- متابعيك
- توقعات
- تردد
- تبدأ من
- تماما
- وظائف
- مستقبل
- GAS
- توليد
- الحصول على
- معطى
- رسم بياني
- تجمع
- مجموعات
- التسويق
- معالجة
- اﻟﺤﺼﺎد
- مساعدة
- يساعد
- أعلى
- جدا
- تاريخي
- الأفق
- ساعات العمل
- الأسر
- المنازل
- كيفية
- كيفية
- لكن
- HTML
- HTTPS
- IAM
- الأفكار
- معرف
- هوية
- التأثير
- استيراد
- أهمية
- تحسن
- تحسن
- in
- شامل
- يشمل
- بما فيه
- القيمة الاسمية
- زيادة
- الزيادات
- يشير
- العالمية
- معلومات
- البنية التحتية
- رؤى
- تعليمات
- المخزون
- نظام إدارة المستودعات
- بحث
- IT
- العناصر
- احتفظ
- القفل
- علم
- معروف
- تعلم
- تعلم
- مغادرة
- خط
- حياة
- الذين يعيشون
- موقع
- طويل
- منخفض
- أسعار منخفضة
- آلة
- آلة التعلم
- جعل
- إدارة
- تمكن
- إدارة
- إلزامي
- يدويا
- آلية
- تعرف علي
- القائمة
- البيانات الوصفية
- ربما
- هجرة
- الحد الأدنى
- ML
- نموذج
- عارضات ازياء
- الأكثر من ذلك
- صباح
- أكثر
- متعدد
- الاسم
- أسماء
- طبيعي
- التنقل
- حاجة
- جديد
- مفكرة
- عدد
- ONE
- عملية
- عمليات
- عامل
- خيار
- مزيد من الخيارات
- طلب
- أخرى
- الكلي
- أزواج
- خاصة
- شركاء
- عاطفي
- الماضي
- مسار
- أنماط
- مجتمع
- نسبة مئوية
- نفذ
- أداء
- أذونات
- اختيار
- خطة
- تخطيط
- أفلاطون
- الذكاء افلاطون البيانات
- أفلاطون داتا
- البوينت
- سكان
- منشور
- محتمل
- تنبأ
- وتوقع
- توقع
- متنبئ
- أعدت
- السعر
- الأسعار
- ابتدائي
- قبل
- منتج
- التقدّم
- تزود
- مزود
- مقدمي
- ويوفر
- توفير
- تقديم
- سريع
- نطاق
- الأسباب
- أحمر
- منطقة
- ذات صلة
- ذات الصلة
- إزالة
- يحل محل
- تمثل
- طلب
- مرن
- مورد
- الموارد
- مما أدى
- النتائج
- ارتفاع
- النوع
- يجري
- نفسه
- سيناريوهات
- بسلاسة
- القسم
- مختار
- اختيار
- مسلسلات
- الخدمة
- خدمات
- طقم
- ضبط
- عدة
- يظهر
- الاشارات
- So
- حل
- الحلول
- مصادر
- جنوبي
- الفضاء
- محدد
- محدد
- مستقر
- مراحل
- بداية
- بدأت
- خطوات
- تخزين
- متجر
- الإستراتيجيات
- بناء
- كاف
- الصيف
- تزويد
- العرض والطلب
- نظام
- أخذ
- الهدف
- تكنولوجيا
- •
- المنطقة
- المستقبل
- من مشاركة
- وبالتالي
- ثلاثة
- عبر
- طوال
- الوقت
- السلاسل الزمنية
- مرات
- الطابع الزمني
- إلى
- أداة
- مسار
- قطار
- متدرب
- قادة الإيمان
- تحول
- تحول
- سفر
- صحيح
- قيمة حقيقية
- أنواع
- الشكوك
- مع
- التي تقوم عليها
- فريد من نوعه
- الوحدات
- الأستعمال
- تستخدم
- حالة الاستخدام
- سهل حياتك
- قيمنا
- تشكيلة
- تجول
- مياه
- الطقس
- الويب
- خدمات ويب
- ابحث عن
- ما هي تفاصيل
- التي
- في حين
- واسع
- سوف
- الشتاء
- في غضون
- بدون
- القوى العاملة
- أعمال
- حل متجر العقارات الشامل الخاص بك في جورجيا
- زفيرنت