Модуль прогнозирования

Качественный прогноз является ключом к решению таких актуальных бизнес-задач, как оптимизация количества запасов на хранилищах или финансовых потоков, бюджетирование, оценка инвестиционной привлекательности и прочее.

На практике очень сложно получить качественное прогнозирование, выполнив лишь одну простую операцию. Для решения этой задачи чаще всего необходимо выполнить несколько действий:

1. Подключение наборов данных
2. Очистка данных
3. Трансформация данных
4. Построение модели
5. Прогнозирование

  В модуле прогнозирования БМС Софт включен полный набор инструментов для решения данной задачи, начиная от подключения к различным источникам данных и заканчивая построением адаптивных моделей. Механизмы, реализованные в данном модуле, обеспечивают поддержку процесса прогнозирования на всех этих этапах.

Обычно выдвижения гипотез относительно влияния факторов на конечный результат проводится экспертом, который в значительной мере полагается на свой опыт и интуицию, но в нашем модуле прогнозирования есть инструменты, используемые для предварительного анализа:

• • первичная проверка гипотез
• • оценка значимости факторов автокорреляций
• • OLAР-кубы
• • диаграммы и гистограммы

Прогнозирование - одна из самых нужных, но при этом одна из самых сложных задач. Сложности ее решения обусловлены многими причинами: 

• Недостаточное качество и количество данных
  
  
• Изменчивость (нестабильность) среды, в которой протекает процесс
  
  
• Влияние субъективных факторов

При прогнозировании необходимо решать задачи регрессии, т.е. предусмотреть значение непрерывного выходного поля на основе нескольких входных показателей. В модуле прогнозирования БМС Софт для этого имеются следующие типы моделей:

1. Линейная регрессия
2. Нейронные сети
3. Экспертная система
4. Модели, построенные на основе метода «ближайшего соседа»

После построения прогностической модели можно с легкостью получить собственно сам прогноз, на основе данных, введенных вручную или данных загруженных из посторонних источников.

Внешний вид модуля прогнозирования

Пример вывода  результатов исследования модели по типу логистической регрессии

Пример вывода результатов прогнозирования