ПО для прогнозирования

PSPP — бесплатная замена SPSS Statistics

1

Обнаружил интересный проект, по мнению авторов которого, они считают свое решение полноценной заменой SPSS Statistics, информацию можно найти по адресу https://www.gnu.org/software/pspp/. Там же можно найти и скачать дистрибутив и документацию.

Как пишут авторы есть всего несколько отличий: ваши лицензии никогда не закончатся, нет никаких ограничений по количеству строк и столбцов, система поддерживает больше миллиона значений и переменных, вся функциональность содержится в базовом пакете, не нужно искать никаких расширений, как это сделано в SPSS. Все эти ограничения конечно же положительные.

Небольшое добавление: если у вас windows придется немного повозится чтобы поставить cygwin.

Ну что же, нужно протестировать и составить свое впечатление. Мое убеждение о том, что инструмент сейчас обесценивается, только растет. В тренде именно отраслевые бизнес-решения.

Удачи вам и не спешите платить за инструмент, пусть даже вам его продает команда лучших маркетологов!

Русские идут (Прогноз или Prognoz)

0

Недавно познакомился с очень интересным решением от компании Прогноз. Решение разработано в Перми и история компании очень напоминает историю компании SAS. Решение российского разработчика очень интересно, потому что аккумулируют в себя действительно многие модные фичи. Компания уделяет большое внимание визуалу и функциям управления. Имеет очень симпатичный мобильный клиент. Конечно, буду справедлив и воздержусь о том, чтобы называть эту платформу BI-платформой. Скорее я бы сравнивал его с многими решениями, построенными на базе OLAP. В этом классе решений я бы их особо выделил.

Компания ставит себе действительно амбициозные задачи по превращению себя в глобального мегавендора, и стоит отметить, что попасть в квадрат Гартнера наверное дорогого стоит. Да и спецы Гартнера пока скорее относят эту платформу к нишевым решениям.

Очень хочется надеяться, что компания не затеряется на фоне лидеров.  Посмотрим на динамику в следующем году.

С точки зрения ценовой политики у них все хорошо. Мегавендоры значительно дороже и менее гибки в тарифной политике. В прогнозе как раз есть большое пространство для маневра и оптимизации затрат.

Кроме этого, я бы выделил русскую техподдержку 24 на 7. Для России, это действительно очень круто, потому как многие трабл тикеты мегавендорами отрабатываются не очень оперативно.

Ну для затравки статья рекламного содержания. Пока без моих комментариев. После детального изучения платформы отпишусь по плюсам и минусам. Минусы, как в любом решении, тоже есть, но не хочется быть голословным. Но я бы не сказал, что супер критичные. Все зависит от непосредственного кейса. Для некоторых кейсов, решение будет близким к идеальному. 

PS Если вам интересно, могу рассказать подробнее. Кроме этого, помогу получить скидку на решение и подобрать модули для оптимизации ваших затрат. Пишите на cases@fsecrets.ru.

 

Вот как они себя описывают (по материалам cnews.ru)

Prognoz Platform: ставка на простоту и функциональность

Prognoz Platform: ставка на простоту и функциональность

Сегодня одним из основных требований, предъявляемых пользователями к BI-системам, является простота в использовании. Топ-менеджменту нужны мощные, но при этом интуитивно понятные инструменты, позволяющие в режиме реального времени обработать необходимый объем информации и представить результаты в удобном для анализа виде. Этой тенденции рынка полностью соответствует программная платформа Prognoz Platform от компании «Прогноз»: ее основные инструменты, включая модули продвинутой аналитики, просты в освоении и удобны в использовании.

Инструмент для эффективного решения управленческих задач

Prognoz Platform – это BI-платформа, предназначенная для создания бизнес-приложений «под ключ», сочетающая дружественный интерфейс и высокую производительность на любых объемах данных. В продукте реализован принцип Self-Service BI («бизнес-аналитика для самообслуживания»), позволяющий конечным пользователям самостоятельно настраивать приложения без привлечения IT-специалистов. Аналитические системы, созданные на базе Prognoz Platform – это гибкие и функциональные решения, которые позволяют осуществлять всесторонний анализ накопленной информации, а также строить модели с учетом множества факторов, что значительно повышает качество прогнозных оценок.

Одна из ключевых особенностей Prognoz Platform – это универсальность. Так, платформа предоставляет инструменты, доступные как в традиционных пользовательских приложениях (настольное и веб-приложение), так и на мобильных устройствах, а также в «облачной» архитектуре. В состав Prognoz Platform входят как традиционные BI-инструменты для сбора и анализа данных, построения отчетов и статистического анализа, так и продвинутые инструменты моделирования и прогнозирования. Платформа является универсальным инструментом и по спектру отраслей, в которых используются решения на ее основе: сегодня аналитические системы на базе Prognoz Platform востребованы в корпоративном, финансовом и государственном секторах.


Средства платформы обеспечивают сбор, верификацию и консолидацию больших объемов данных из разнородных источников, а также позволяют проводить на их основе комплексный мониторинг и анализ ключевых показателей, настраивать модели и выполнять прогнозные расчеты. Из наиболее актуальных задач, которые сегодня решаются с помощью Prognoz Platform в бизнесе, можно назвать управление рисками, формирование отчетности, планирование и бюджетирование, в том числе калькулирование фактической себестоимости по местам возникновения затрат.

Помимо пользовательских инструментов, Prognoz Platform предлагает богатые функциональные возможности для разработчиков, в том числе блоки технологического уровня. Это средства разработки и интеграционные компоненты: конструктор хранилища данных, модуль ведения НСИ, ETL, среда разработки приложений (SDK), компоненты деловой графики, средства интеграции с социальными сетями. С их помощью можно гибко настраивать репозитории метаданных, загружать данные из внешних источников, работать с нормативно-справочной информацией. Базовый уровень инфраструктуры Prognoz Platform включает модуль администрирования и информационной безопасности, сервер приложений и web-сервисы.


Единство метаданных, модульная архитектура и современные средства интеграции делают Prognoz Platform исключительно гибким и адаптивным продуктом, который можно быстро и безболезненно встраивать в существующую IT-инфраструктуру в самых разных конфигурациях, впоследствии наращивая функционал по мере необходимости. При этом лицензионная политика компании «Прогноз» позволяет клиенту выбирать только те функциональные блоки, которые требуются ему на конкретном этапе реализации BI-проекта, тем самым значительно сокращая стоимость и сроки внедрения.

Продвинутые функциональные возможности

В Prognoz Platform реализована интеграция различных функций, что соответствует одной из ключевых тенденций, которые отмечают аналитики Gartner: в рамках единой платформы и единых источников данных обеспечивается доступ и к предсказательной, и к описательной аналитике.

Платформа включает расширенный инструментарий моделирования и построения сценарных («Что будет, если…?») и целевых («Что необходимо для…?») прогнозов. В ее составе присутствуют конструктор аналитических панелей, средства оперативного анализа (OLAP) и анализа временных рядов, конструктор карт ключевых показателей (scorecards).  Для визуализации данных применяются современные средства визуализации, включая интерактивные 3D-карты, пузырьковые диаграммы и другие современные инструменты.


В Prognoz Platform реализованы самые последние технологические достижения сферы бизнес-аналитики, включая  Data Mining (интеллектуальный анализ данных), Collaborative Decision Making (интегрированные инструменты совместного принятия решений). Высокая производительность продукта обеспечивается технологиями In-Memory (обработка данных в оперативной памяти устройства) и Search-Based BI (построение запросов в текстовом виде).

Prognoz Platform «бесшовно» интегрируется с приложениями Microsoft Office: можно не только экспортировать результаты аналитической работы в Excel и Word, но и напрямую работать из Excel с хранилищем данных, используя аналитические возможности платформы. Поддерживается интеграция с портальными решениями (MS SharePoint, SAP Netweaver, IBM WebSphere) и геоинформационными сервисами (Google Maps, Microsoft Bing, OpenStreetMap).

Мобильные приложения на базе PROGNOZ Platform поддерживают динамическое отображение данных в самых разных разрезах и видах, а также работу с ними как в онлайн-, так и в офлайн-режиме. Через нативный клиент для iOS доступны инструменты OLAP, аналитические панели и средства анализа временных рядов.

Преимущества и уникальные возможности Prognoz Platform:

  • расширенные возможности визуализации, анализа, отчетности, моделирования и прогнозирования через веб-интерфейс и в режиме облачных вычислений;
  • использование продвинутых средств предсказательной аналитики и целевого прогнозирования, эффективное решение задач «что будет, если…?» и «что необходимо для…?»;
  • использование общих метаданных во всех интегрируемых компонентах, что позволяет легко импортировать, обрабатывать и публиковать большие объемы данных;
  • интегрированная среда разработки, которая обеспечивает возможность быстрого создания кастомизированных приложений;
  • гибкие средства управления безопасностью и администрирования.


В 2012 г. Prognoz Platform стала первой российской разработкой, включенной агентством Gartner в «Магический квадрант платформ бизнес-аналитики». В 2013 г. «Прогноз» повторил и упрочил свой успех в международном рейтинге, переместившись на координатной плоскости Gartner к самой верхней границе нишевых игроков и приблизившись к уровню претендентов на лидирующие позиции.

Удачи Вам!

Бесплатный шаблон по прогнозированию

3

Бесплатная надстройка для Excel от коллеги из Индии.

Удачи в применении!

Бесплатный сервис для прогнозирования

2

Сегодня я Вам расскажу об одном сервисе, который построен по модели SaaS, в тестировании которого я принимал непосредственное участие и предложил одну доработку сервиса, которую охотно приняли на вооружение.

Но обо все по порядку. URL ресурса: ForecasterOnline.com. Авторы сервиса — Индусы.

Все, что нужно для начала использования сервиса — это зарегистрироваться. Пока сервис бесплатен для пользователей. На входе вы задаете Excel таблицу с данными, на выходе построенный прогноз и возможность выгрузить прогнозные данные в CSV файл, который также можно просмотреть в Excel.

На сегодняшний момент реализованы следующие модели для прогнозирования:

Линейная регрессия (Single Variable Regression Model)

В качестве модели рассматривается уравнение вида Y=A*X+B, где Y — предсказываемая величина, X — независимая переменная, которая может показывать, например, период. A, B — искомые параметры.

Полиномиальная регрессия 2-ого и 3-его порядка (Single Variable Polynomial Regression Model)

В качестве модели рассматривается уравнение вида Y=A*X^2+B*X+C или Y=A*X^3+B*X^2+C*X+D, где Y — предсказываемая величина, X — независимая переменная, которая может показывать, например, период. A, B, С, D — искомые параметры.

Скользящее среднее (Moving Average Method)

Самый простой из ныне известных методов прогнозирования. В качестве прогноза берется среднее арифметическое за некоторое количество рассматриваемых периодов. По умолчанию берется среднее за 5 периодов. Самый простой прогноз это взять значение предыдущего периода — в литературе Вы можете встретить такое понятие как «Наивная модель». Довольно часто применяется на практике, если необходимо, например, план продаж распределить по устоявшемуся соотношению между точками реализации. В качестве прогноза процента используется предыдущее фактическое значение.

Взвешенное скользящее среднее (Weighted Moving Average Method)

В отличии от предыдущего метода исторические значения взвешиваются по определенным весам. Можно варьировать значимость исторических данных. По умолчанию в качестве модели используется среднее по двум значениям с весами 0,7 и 0,3. Изменяя параметры весов, можно учитывать небольшое влияние исторических данных и больший вес данных, которые произошли в недавнем прошлом.

Экспоненциальное сглаживание (Exponential Smoothing)

Метод очень похож на предыдущий, чем более давнее событие тем меньший вес оно имеет. Чем давность события меньше,тем больше оно учитывается.

Простое экспоненциальное сглаживание (Single Exponential Smoothing)

Модель больше подходит когда данные не показывают какого-либо тренда или сезонности. Данные перед прогнозированием сглаживаются.

Двойное экспоненциальное сглаживание (Double Exponential Smoothing)

Для сглаживания применяется модель Хольта. Подходит для прогнозирования, когда в данных прослеживается линейный тренд без сезонности.

Тройное экспоненциальное сглаживание (Triple Exponential Smoothing)

Модель подходит для прогнозирования данных, в которых прослеживается и тренд и сезонность.

Автоматическое нахождение модели (Best Fit Model) — данная опция была добавлена авторами после моей рекомендации.

Выбирает автоматически модель для прогнозирования исходя из минимума ошибки прогноза и максимума точности модели.

Данная опция подходит для людей не очень разбирающихся в методах прогнозирования, но желающих найти оптимальную модель для прогнозирования. Есть и негативный момент применения данной опции. Иногда лучше взять более устойчивую модель, нежели более точную на исторических данных. Поэтому лучше аккуратно подходить к использованию данной опции и все же протестировать несколько моделей, которые дают хорошие результаты, перед выбором лучшей.

Если у Вас остались вопросы по применению методов, я постараюсь детально освятить методы нахождения и критерии оценки моделей прогнозирования в другой раз.

Ну что же удачи авторам и удачного вам применения сервиса!



IBM некоторые новости и обзор Cognos TM1

0

Вчера был на встрече в IBM, смотрел функционал системы бюджетирования Cognos TM-1, которая также как и Oracle Hyperion Planning, построена на многомерной СУБД.

Какие бы я интересности выделил в этой системе. Система может выступать в качестве реального инструмента аналитика для планирования продаж. Реализован функционал автоматической увеличения показателей по году с учетом сезонности, распределения по подразделениям и товарным категориям. Достаточно встать на итоговую цифру, указать, что она должна увеличиться на столько-то, указать какие периоды не должны меняться, указать какие категории должны участвовать в увеличении и система сама распределит по пропорции данные показатели. Поидее ничего особенно, достаточно также поупражнятся в Excel-е, но у кого несколько тысяч товарных категорий, тот поймет, что если по каждой товарной категории необходимо заложить свою логику, то необходимо взять ряд, перенести его, рассчитать доли, умножить сумму увеличения на каждую из этих долей, после чего добавить к исходному показателю. Достаточно трудоемко, здесь все реализовано много проще.

Доступен как Web-интерфейс, так и Excel, реализована функция write для изменения данных в БД. Можно менять в Excel-е и сохранять изменения на сервере. Кто знаком с BI-системами, тот понимает что там только функция read, поэтому для полноценной аналитики BI-системы не очень-то подходят. Хотя в OHP это тоже есть.

Понятно, что есть базовый статический функционал, свои мини-дешборды, которые реально отображают ключевые показатели, очень удобно визуально, когда количество подразделений большое, проверять на адекватность финансовые показатели, выводя на дешборды, например маржу, динамику выручки и т.д.

В общем у кого есть потребность в реальном инструменте для прогнозирования, анализа финансовых показателей, система в данном случае очень гибка. Но как и все продукты IBM имеет недостаток в виде цены.

Еще одна приятная новость для пользователей SAP. Все-таки SAP и IBM договорились по поводу использования SPSS совместно с решениями SAP в качестве аналитической части. Если бы не договорились, SAP бы значительно ослабил позиции. А так пока еще повисят в лидерах.

Удачи Вам в выборе инструментария!


Вверх
Яндекс.Метрика