Мы работаем для Вас!

11.июн.2026

Прогнозирование спроса. Аномалии в исторических данных – что с ними делать

В большинстве известных мне коробочных прогнозных систем есть этап, когда часть исторических данных о продажах отбрасывается.  К примеру, этот этап есть в SAP и в Forecast. Обычно отбрасывают 2% самых больших и 2% самых маленьких данных в распределении. Это непонятные аномальные данные. Их называют «выброс». Логика «если мы что-то не понимаем, то мы на это не смотрим» немного странная. Казалось бы, это самые интересные данные. Почему на них не смотреть? И с другой стороны, если математическая модель хорошо сделана, то присутствие этих данных в расчете не должно мешать. Конкретный пример исследования аномалии в данных о продажах светильников в гипермаркетах DYI приводит нас к интересным выводам и заставил пересмотреть алгоритм заказа и бизнес-процессы.  Разобраться в бизнес-процессах
Название: Прогнозирование спроса. Аномалии в исторических данных – что с ними делать
Ссылка на источник:  https://habr.com/ru/articles/1046536/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=1046536