BI Demand - решение для прогнозирования “трудноформализуемых” процессов

От прогноза по формулам и статистических методов, до самообучающихся алгоритмов (нейронные сети). В качестве факторов, которые учитывают модели при построении прогноза, могут быть использованы как характеристики самого временного ряда, так и значения других факторов влияющих на прогноз. Система на каждом шаге составления прогноза автоматически выбирает несколько наилучших моделей. При этом в качестве критерия выбора используется весь спектр статистических методов (медианный критерий, анализ остатков, анализ корреляции, ошибка на тестовом множестве и.т.д.). Далее система усредняет прогнозы нескольких наилучших моделей с определенными весами ( чем лучше модель, тем больше ее вес). Как показывает практика, такой подход позволяет добиться максимально высокой точности прогноза, а также позволяет системе автоматически адаптироваться под меняющиеся рыночные условия. Более подробно о различных подходах к прогнозированию спроса Вы можете прочитать в статьях Прогнозирование спроса и Построения прогнозирующей модели.