Machine learning

Мы объединяем в единый процесс прогнозирования искусственный интеллект, опыт отраслевых экспертов и гибкую платформу планирования.

Традиционные методы оперируют простейшими статистическими методами,малыми наборами данных выборками и допущениями.

ТРАДИЦИОННЫЕ СТАТИСТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ

ПРОГНОЗИРОВАНИЕ С ПОМОЩЬЮ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ

Сложные одно- и мультивариативные модели, которые обрабатывают большие объемы данных, 

с подбором оптимального метода прогнозирования

под имеющиеся данные

и определения степени влияния внешних факторов

на прогноз.

ПРЕДИКТИВНАЯ АНАЛИТИКА

Машинное обучение, в связке с традициоными методами статистики. Помогает анализировать совокупность событий в прошлом, 

и прогнозировать

с высокой точностью будущие события как позитивные, 

так и негативные (необходимо избегать).

КАКИЕ ЗАДАЧИ РЕШАЕМ

ПРОГНОЗ ПРОДАЖ ТЕКУЩЕЙ 

ПРОДУКТОВОЙ ЛИНЕЙКИ

Для прогнозирования продаж широкой линейки продуктов с широкой географией присутствия идеально подойдет автоматический подбор одновариативных моделей прогнозирования

с минимальной среднеквадратичной ошибкой 

прогнозирования.

ПРОГНОЗ ПРОДАЖ НОВЫХ ПРОДУКТОВ И ПРОДУКТОВ С КОРОТКИМ ЖИЗНЕННЫМ ЦИКЛОМ

Для прогнозирования продаж новых на ранке товаров традиционная статистика не поможет. Исторических данных нет и потребуется тонкая настройка прогнозных моделей 

с использованием данных по связанным продуктам (схожие параметры) или данным нового рынка в сопоставлении с аналогами.

ПРОГНОЗ ПРОДАЖ ПО ПРОДУКТАМ ЗАВИСИМЫХ ОТ ПОГОДЫ И ДРУГИХ ВНЕШНИХ ФАКТОРОВ

Продукты, продажи которых чувствительны

к погоде, температуре, влажности, уровню света

и другим внешним факторам, больше подходят для прогнозирования с помощью мультивариативных моделей, чем использование традиционной статистики, особенно

на короткий плановый горизонт.

ПЛАНИРОВАНИЕ ПРОМО АКТИВНОСТЕЙ

Качественное прогнозирование эффектов от промо акций помогает сэкономить миллиардные маркетинговые бюджеты и повысить качество работы с оборотным капиталом. Для этого сочетаются методы поиска корреляций, кластеризации и машинного обучения на базе многофакторных прогнозных моделей.

КАК МЫ РАБОТАЕМ

1. СБОР ИСТОРИЧЕСКИХ ДАННЫХ ИЗ ИСТОЧНИКОВ

CRM, ERP, данные от точек продаж, маркетинговые исследования, данные социальных сетей.

2. ЧИСТКА ДАННЫХ

И ГАРМОНИЗАЦИЯ СПРАВОЧНИКОВ

Выявление и исправление ошибок, несоответствий данных с целью улучшения качества данных.

3. ПОДБОР МЕТОДА АНАЛИЗА

ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ

С НАИМЕНЬШЕЙ ОШИБКОЙ ПРОГНОЗА

Автоматическое ранжирование и рекомендации.

4.МОНИТОРИНГ

И КОРРЕКТИРОВКА МОДЕЛИ ПОД НОВЫЕ УСЛОВИЯ И ФАКТОРЫ

Выявление различий и условий успешного применения модели.

5.СОЗДАНИЕ ПЛАТФОРМЫ ДЛЯ СОВМЕСТНОЙ РАБОТЫ И ОБМЕНА ДАННЫМИ

В ПРОЦЕССЕ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ

Учёт экспертизы профессионалов отрасли.

КАКИЕ МЕТОДЫ ИСПОЛЬЗУЕМ

HOLT WINTER’S 

EXPONENTIAL SMOOTHING

Holt Winter’s Exponential Smoothing (HWES) – модель «тройного экспоненциальное сглаживание»,также известна как метод Хольта-Винтерса, которая позволяет учитывать тренд и сезонностьвременного ряда.

XGBOOST

XGBoost — алгоритм градиентного бустинга деревьев решений. Градиентный бустинг — этотехника машинного обучения для задач классификации и регрессии, которая строит модельпредсказания в форме ансамбля слабых предсказывающих моделей, обычно деревьев решений.Модель молодая и очень перспективная.

FACEBOOK PROPHET

Библиотека Prophet — это модель, разработанная компанией Facebook, прогнозирования данных временных рядов на основе аддитивной модели, в которой нелинейные тренды согласуются с годовой, недельной и ежедневной сезонностью, а также с праздничными эффектами.

LONG SHORT-TERM MEMORY 

Long short-term memory (LSTM) — это архитектура искусственной рекуррентной 

нейронной сети (RNN), используемая в области глубокого обучения (deep learning). Модели подобного класса,вдохновленные устройством человеческого мозга, сложны и требует больше времени и ресурсовна обучение, но при этом строят сложные прогнозы в зависимости от множества стороннихфакторов.

SARIMAX

SARIMAX (Seasonal AutoRegressive Integrated Moving Average with eXogenous regressors model)- это модель Бокса — Дженкинса, 

интегрированная модель авторегрессии

и скользящего среднего. Фиксирует набор различных временных структур

в данных, например, выявляет тренд, сезонность, влияние

сторонних факторов.

ЧТО МЫ ПРЕДЛАГАЕМ

ЗАПИШИТЕСЬ НА ВЕБИНАР ПО ИЗУЧЕНИЮ СОВРЕМЕННЫХ ВОЗМОЖНОСТЕЙ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ОТ ТРАДИЦИОННОЙ СТАТИСТИКИ ДО НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ.

ЗАКАЖИТЕ ПИЛОТ ДЛЯ ИЗУЧЕНИЯ ПРИМЕНИМОСТИ АЛГОРИТМОВ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ ДЛЯ ВАШЕГО КЕЙСА ПРОГНОЗИРОВАНИЯ.

ПРОВЕРЬТЕ СВОЮ ТОЧНОСТЬ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ В СРАВНЕНИИ С АКТУАЛЬНЫМИ МЕТОДАМИ И ТЕХНИКАМИ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ.

БРОШЮРА ПО МАШИННОМУ ОБУЧЕНИЮ ДЛЯ СКАЧИВАНИЯ

Дайте знать о себе
  • LinkedIn - серый круг
  • Facebook - серый круг
  • Twitter - серый круг
  • Instagram - серый круг
  • type3

© 2019 by Mavericka