Подготовка данных к прогнозу

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:

1. Акции и мероприятия - восстанавливаем спрос на период акции.
2. Перерыв в отгрузке сети (блокировки) - восстанавливаем спрос на период блокировки.
3. Вывод позиций из сети - минус факт отгрузки в сеть по выведенным позициям.
4. Спец. клиенты, тендеры, сезонные крупные заказы  - минус факт отгрузки спец. клиенту.
5. Ремонт, технические периоды, препятствующие продажам товара - восстановление спроса на период ремонта.
6. Отсутствие товара на складе - прогноз на период отсутствия товара на складе.
7. Изменения цен - восстановление спроса на период изменения цен.
8. И другие дополнительные факторы, которые важно учесть при подготовке данных.

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.