Прогнозная аналитика и машинное обучение
Нужна, когда у бизнеса есть история операций и регулярные решения: закупки, загрузка, спрос, сроки, остатки. Сначала строим простой прогноз «как сейчас», затем модель машинного обучения, сравниваем обе с фактом и честно показываем, где прогноз полезен, а где данных пока мало.
- С чего начинаем
- проверка на вашей истории
- Срок
- 3-6 недель
- Что входит
- анализ данных
Когда это нужно
Кому чаще всего полезно: ритейл, производство, логистика, финансы, операционные отделы.
- планирование ведётся вручную или «по среднему»
- пики нагрузки и отклонения замечают слишком поздно
- непонятно, хватит ли данных для прогноза
- нужен понятный дашборд, а не просто график
Что вы получите
Прогноз и модель с ошибкой на истории и советами, как использовать прогноз в работе.
- прогноз сравнивается с простым правилом, а не с ощущениями
- видно, от чего зависит точность
- идею можно проверить на истории до подключения к программам
- прогноз привязан к решению: закупке, смене, поставке
Качество данных
оценка ваших данныхПрогноз
простой прогноз и модель машинного обученияПроверка на прошлом
ошибка прогноза на прошлых периодахГде смотреть прогноз
дашборд с прогнозом или выгрузка в вашу программу
Как мы работаем
Сначала разбираемся в задаче, потом делаем пробную версию на ваших примерах. О полной разработке решаете, когда увидите результат.
Собираем историю
Выгрузки и факторы, которые бизнес знает заранее.
Строим простой прогноз
Проверяем сезонность, пропуски и выбросы.
Обучаем модель
Сравниваем её с фактом на периодах, которые модель не видела.
Встраиваем в решения
Показываем, как прогноз будет использоваться в работе.
Что понадобится и как это устроено
Что понадобится от вас
история операций, календарь, что влияет на спрос или нагрузку, какой показатель прогнозировать
Как избегаем ошибок
- сравнение с простым правилом
- отслеживание падения точности
- учёт выбросов
- хранение версий моделей
С чем работает
- отчёты и BI
- таблицы
- хранилище данных
- 1С и ERP
- внутренние программы
Вопросы по услуге
Сколько данных нужно?
Зависит от задачи и сезонности. Для начала достаточно выгрузки истории, чтобы понять, можно ли её вообще прогнозировать.
Можно ли начать без хранилища данных?
Да. Для пробной версии часто хватает выгрузок из CRM, 1С или таблиц. Хранилище понадобится для постоянной работы.
Что, если модель не лучше простого правила?
Это тоже полезный результат: значит, не стоит усложнять. Покажем, каких данных не хватает или где достаточно правил.
Обсудим вашу задачу?
Пришлите несколько примеров документов, обращений или видео — подскажем, с чего начать. Если ИИ здесь не нужен, скажем прямо.