Задача
Прогнозирование спроса актуально практически для любого предприятия и осуществляется с целью: сокращения возвратов, планирования производства, построения системы автозаказа
Решение
Для прогнозирования объемов спроса/производства применяется предиктивная аналитика на базе облачных вычислений (Microsoft Azure Machine Learning). Для построения модели анализируются два потока данных: исторические отчеты об уже свершившихся продажах/отгрузках за период и внешние факторы. Cначала собираются и подгружаются очевидные факторы, которые могут влиять на прогнозируемую величину, анализируется полученная точность и влияние факторов как по отдельности, так и их связки. Далее анализируются ошибки, собираются менее очевидные факторы, которые могли оказать влияние на тот или иной участок прогноза. Аналогично — подгружаются, оценивается точность и влияние новых факторов (или изменение влияния старых факторов). Именно этот процесс и занимает до 80% времени на построение модели.
Результат

Итоговые результаты такой работы бывают весьма неожиданными: часто оказывается, что часть «очевидных» факторов не оказывает никакого влияния на прогноз, но удается выявить новые факторы, которые были не очевидны, но тем не менее сказываются значительно. Полученная в результате модель точно решает поставленную задачу.

Как воспользоваться?

Закажите пилотный проект!

Это бесплатно до 31 декабря 2017 года.

Заполняя форму, Вы соглашаетесь с правилами обработки персональных данных.