Новый взгляд аналитики

ПРОГНОЗЫ КАЖДОГО ДНЯ

 

Компания занимается производством и оптовыми поставками скоропортящихся продуктов питания. По производственным характеристикам они объединены в группы. Технологии изготовления этих товаров достаточно похожи.


Обычно в середине месяца составляется прогноз продаж на следующий период. Выполнить эту работу не получается всегда вовремя. Это происходит ввиду большого объёма сведений по нескольким, иногда противоречивым факторам. Неопределённость вызывает частое отсутствие предварительных заказов. Также участвуют в этом предположения о поставках, основой которых являются имеющиеся договоры.


Составлением предварительных сведений на ближайший месяц занимается планово-экономический отдел. Рассчитываются только общие данные по сбыту технологических групп. Ведётся наблюдение со стороны отдела маркетинга. В связи с нетипичными колебаниями рынка потребовалось сделать прогнозирование на каждый день.


Необходимо представить достоверные величины по реализации на следующий месяц. Сформировать отчётность с оценкой тренда. Такие прогнозы ранее не составлялись, детализации не уделялось должного внимания. При прогнозировании важны собственный опыт и интуиция исполнителей. Однако неправильное их использование может привести к ошибкам. Путаницу могут привнести и советы торговых агентов.


Исходные данные были получены из корпоративной базы и трансформированы. Можно использоваться только величины в диапазоне за неполные два месяца. Более ранние интервалы имели совершенно иную динамику. Поэтому в значения временных рядов были внесены минимальные изменения. Предобработка заключалась в удалении аномалий.


В работе использовалась аналитическая платформа Loginom. Не было времени построить детальную пользовательскую модель. Поэтому использован готовый компонент. Создана комбинация уже имеющейся статистической функции и коэффициентов, рассчитанных ранее.


Все этапы преобразований и получения результатов были сохранены в сценарии. Он, при необходимости, может быть использован для других аналогичных работ. В итоге в течение рабочего дня составлены несколько предварительных вариантов. Полученные значения были преобразованы в необходимый формат и переданы в плановый отдел.


Ниже можно увидеть совмещённые гистограммы продаж по факту и прогнозу. Соответственно слева и справа по горизонтальной оси времени. Для лучшего сравнения выбран набор товаров с наибольшим объёмом реализации. Визуально выделяется тренд - линейная составляющая снижающегося сбыта. Циклическая составляющая представлена в виде колебаний, определённых по неделям.

Гистограмма прошлых и будущих значений

Визуальная оценка модели проведена уже после окончания прогнозного периода. Были использованы величины по той же группе. Наилучшие совпадения отмечаются в середине и в конце временного отрезка. Именно в этом новом месяце происходит смена тренда по наиболее весомым группам.