Практика прогнозирования

Какая точность считается нормальной?

0

Каждый раз когда речь заходит о моделировании, мне очень часто приходится слышать вопрос – как вы считаете, какая точность является нормальной. И я всегда не могу на него ответить однозначно, назвав какую-то величину.  В моем блоге достаточно примеров, когда точность важна, когда я писал про моделирование потребления электроэнергии, когда каждый закупленный в пустую киловатт может пропасть, а не закупленный может не принести желанной прибыли, но мог быть реализован. В то же время бывают другие ситуации, когда точность прогноза не столь важна, особенно если для достижения точности приходится значительно усложнять модель, которая в конечном итоге плохо интерпретируется, а иногда и вовсе становится неустойчивой на более длительных отрезках времени.

Попробуем на примерах показать, что есть хорошо, а что есть плохо.

Пример 1

Модель на тестовой выборке показывает 60%. Я бы не советовал брать такую модель. Это очень низкий показатель, близкий по сути к угадыванию, которая Далее >

Особенности сезонности

0

Хотел бы сегодня поговорить об особенности применения моделей сезонной декомпозиции.

Думаю все, кто так или иначе занимался прогнозированием, сталкивались с сезонной составляющей и вероятнее всего ее применяли. Но вероятно не многие задумывались о том, что за сезонностью могут скрываться абсолютно другие причины.

Всегда ли нужно применять модель сезонной декомпозиции, когда вам кажется что есть сезонная составляющая и я вам даже больше скажу бывают ситуации, когда и математические модели говорят о наличии сезонной составляющей, но после получение такого прогноза, факт может быть абсолютно другим и не всегда соответствующим тренду.

Давайте попробуем разобраться в каких ситуациях это происходит. Для универсальности и упрощения выявления факторов, я бы порекомендовал использовать классификацию CRTconnection(единовременные платежи), rent (регулярные платежи, основанные на ежемесячной фиксированной плате за месяц), traffic (платежи за конкретно потребляемый объем услуг).

С точки зрения Connection – тут все просто, как правило зависимость от изменения Далее >

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 Далее >

Какая точность прогноза является приемлемой?

0

Добрый день, буквально вчера одна читательница задала очень интересный вопрос:

Необходим Ваш квалифицированный совет относительно точности прогнозирования. Какой критерий, или коефициэнт «попадания» прогноза  является допустимым при составлении Прогноза на новый продукт в ассортиментной линейке? Является ли коэф. 61-67% критическим?

Мой ответ звучал так:

Вообще говоря такой показатель довольно низок. НО! Тут нужно вам самим определиться, что значит низок. Продажи на новый продукт довольно вариативны, и для каких-то групп товаров и 60% считается нормальными. Другое дело купите товара больше или произведете, будет перезапас, соответственно появятся издержки на его хранение. Вообще говоря обычно продажи нового товара прогнозируют по бенчу / подобию реализации похожих групп товаров, у меня в разделе для новичков есть описание данного метода чуть подробнее. Главное не точность прогнозирования, главное какие деньги вы потеряете на единицу ошибки и если деньги на единицу небольшие, то возможно, что и на 30% продукции не столь большие, Далее >

Что Data mining может, а чего нет?

0

Недавно натолкнулся на очень интересное интервью с Питером Фэйдером (Peter Fader) с редактором журнала CIO Insight Алланом Алтером (Allan Alter), мастером по количественным ислледованиям в маркетинге бизнес-школы Wharton, который обращается к IT-директорам компаний: «хватит накапливать множество абонентских данных и не правильно применять алгоритмы Data mining-а».

Несмотря на то, что интервью бралось еще в далеком 2007 году, мне оно кажется очень актуальным, тем более после появления новых трендов, таких как Big Data. Я уже ни раз говорил о том, что не всегда продвинутый инструментарий позволяет получить гораздо лучшие результаты при аналитической обработке данных, чем при построении простейших моделей в том же Excel. После прочтения этого интервью я еще больше укрепился в этом мнении.

Статья на столько понравилась, что решил сделать перевод для читателей блога.

CIO INSIGHT: Питер, расскажите о сильных и слабых сторонах использования инструментария Data Mining и Business Intelligence.

FADER: 

Инструментарий Далее >

Вверх