Первая задача подготовки данных – создание групп прогнозирования.
Например, часть товаров мы можем прогнозировать позиционно, а часть нам необходимо агрегировать в группы и строить прогноз по группе, а затем распределять этот прогноз внутри группы. Novo Forecast Server умеет автоматически определять группы прогнозирования на основании загруженного в него справочника. Причем если мы прогнозируем по сочетанию Товар – Клиент, то и для товаров, и для клиентов программа определит уровень расчета прогноза, что в итоге повысит точность.
Вторая задача – очистка от выбросов и восстановление спроса.
Программа автоматически определяет выбросы, и на период выброса восстановит спрос.
Третья задача – подготовка данных на основании информации о влияющих факторах.
Входящие данные мы очищаем от влияния данных факторов, так как каждый из них или не повторится или будет в другой период с другими результатами.
Как это происходит. Примеры факторов:
Novo Forecast Web Server – многопользовательский Web интерфейс для сбора информации от пользователей по каждому из факторов, а также инструмента для прогнозирования, планирования, согласования и детального анализа каждого фактора.