Модуль прогнозування

Якісний прогноз є ключем до вирішення таких актуальних бізнес-задач, як оптимізація кількості запасів на сховищах або фінансових потоків, бюджетування, оцінка інвестиційної привабливості та інше.

На практиці дуже складно отримати якісне прогнозування, виконавши лише одну просту операцію. Для вирішення цього завдання частіше за все необхідно виконати декілька дій:

1. Підключення наборів даних
2. Очищення даних
3. Трансформація даних
4. Побудова моделей
5. Прогнозування

У модулі прогнозування БМС Софт включено повний набір  інструментів для вирішення даної задачі, починаючи від підключення до різних джерел даних і закінчуючи побудовою адаптивних моделей. Механізми, які реалізовані в даному модулі, забезпечують підтримку процесу прогнозування на всіх цих етапах.

Зазвичай висування гіпотез стосовно впливу факторів на кінцевий результат  проводиться експертом, який  значною мірою покладається на свій досвід та інтуїцію, але в нашому модулі прогнозування є інструменти, які використовуються для попереднього аналізу: 

• •  первинної перевірки гіпотез
• •  оцінка значущості факторів автокореляцій
• •  OLAР-куби
• •  діаграми і гістограми

Прогнозування – одна   з найпотрібніших, але при цьому одна з найскладніших  задач.  Складності з її вирішенням зумовлені багатьма причинами:   

• Недостатня якість і кількість даних
• Мінливість  (нестабільність) середовища, в якому протікає процес
• Вплив суб’єктивних факторів

  При прогнозуванні необхідно вирішувати завдання регресії, тобто передбачити значення безперервного вихідного поля на основі декількох вхідних показників. У модулі прогнозування БМС Софт  для цього  наявні такі типи моделей:

1. Лінійна регресія
2. Нейронні мережі
3. Експертна система
4. Моделі, побудовані на основі метода «найближчого сусіда»

Після побудови прогностичної моделі можна з легкістю отримати власне сам прогноз, на основі даних, введених вручну, чи даних завантажених зі сторонніх джерел.

Зовнішній вигляд модуля прогнозування

Приклад відображення результату дослідження моделі типу логістичної регресії.

Приклад відображення результату прогнозування