Корректировка статистики : Математика и методы анализа товарных ресурсов

Так я так и хотел - отдельно для разбора подозрительные продажи, в дальнейшем если подтвердится нетипичность продажи, то идет корректировка: удаление или усреднение продажи.

В математике типичными значениями ряда называется самое распространённое значение, то есть такое значение, которое встречается чаще всего. А называется эта величина "мода", например, для ряда: 1, 1, 2, 2, 2, 2, 3, 3, 4, 5, 10, 20, 100, 100, 150 - наиболее частое значение будет равно 2. Кстати, в Excel-е эта функция так и называется - мода.

Не очень понял, о каких сроках идёт речь - алгоритм дан, запрограммировать его в любой учётной системе - один день времени, а потом считай, сколько хочешь - его работа не требует больших нагрузок на сервер, а считается всё достаточно быстро.

По сути я начинаю отсеивать значения, начиная с самых больших - но мы их не убираем, а заменяем на следующее за ним самое большое. То есть мы берём наш ряд продаж:
1, 1, 2, 2, 2, 2, 3, 3, 4, 5, 10, 20, 100, 100, 150 - "150" встречается только один раз за период, что не достаточно (по предыдущим расчётам) и получаем из него:
1, 1, 2, 2, 2, 2, 3, 3, 4, 5, 10, 20, 100, 100, 100 - "100" встречается три раза за период для нас ещё редко, поэтому мы продолжаем отсев дальше:
1, 1, 2, 2, 2, 2, 3, 3, 4, 5, 10, 20, 20, 20, 20 - "20" встречается четыре раза за период - это уже нормально, поэтому мы дальше работаем именно с этим рядом. ;)

Замечательная идея! Осталось только определить:

1. чем "странные" розничные отличаются от чистых розничных;[/*:m:27cn9xeg]
2. какая динамика "странных" розничных продаж выглядит стабильно;[/*:m:27cn9xeg]
3. как очищать статистику, если динамика "странных" розничных продаж выглядит не стабильно.[/*:m:27cn9xeg]

Но пока не будет ответа от Вадима по первому из этих трёх пунктов, ответь на остальные - будет не возможно.

Знаю, спасибо. В определении конечно затупил. Нетипичные - продажи отличающиеся от средних в 2 раза.

Я про срок, который берется в анализе. У тебя в примере месяц насколько я понял... Ограничения есть по сроку для правильной интерпритации данных?

ок.

Я дал выше свою версию определения, прошу помощи из зала - ЧТО ПО-ВАШЕМУ НЕТИПИЧНЫЕ ПРОДАЖИ?

p.s. Наверное, правильнее было это сделать в начале.

На мой взгляд, нетипичные продажи - это продажи (конкретные продажи, конкретные случаи, а не все продажи за день), которые не повторятся (не повторяются) часто для того, чтобы мы держали для них запас для немедленного удовлетворения спроса. Конечно, в данном случае нужно учитывать доходность, как правило, мелочевку в наличии держать выгодно - вложения небольшие, наценка космическая. А вот дорогие товары с небольшой наценкой держать под случайные продажи экономически не выгодно, если только это не продиктовано разумными соображениями.
Это общая характеристика, а конкретикой она наполняется в зависимости от бизнеса и цели анализа.
Если говорить о розничной торговле, то у нас есть склады и есть магазины, возможно выходом будет сосредоточение резервного запаса по таким нетипичным продажам на складе, а не в каждом магазине (с поставкой на следующий день, например), таким образом общий запас сократим, доступность увеличим. Чем более "нетипичные" продажи, тем резервный запас нужно располагать ближе ко входу в систему, крайний случай - поставка под заказ.

Ну такие продажи выцеплять - очень просто. ;)

С величиной анализируемого срока данных - такая же история как и всегда. Мало возьмёшь - больше влияние случайных всплесков и провалов, много возьмёшь - медленнее реакция на происходящие изменения. При этом есть ограничение снизу - этот срок не должен быть меньше срока, в течение которого выгодно хранить до момента продажи из алгоритма. Кстати, для розницы, обычно главным ограничителем выступает не сумма вложенных денег, а площадь для выкладки, которую ты не увеличишь уже никак - соответственно товары конкурируют за неё, и прибыльность для каждой позиции надо смотреть с квадрата, деля её на средний показатель.

День добрый.
Поиск и корректировка нетипичных продаж мы проводим таким образом.
1. Производится выгрузка либов Excel либо в Access (предпочтительнее, поскольку можно
работать с количеством записей о продажах более 65 000)
2. Даты продаж группируются по временным "шагам" - я предпочитаю неделю, а не месяц, это даст гораздо более точные результаты.
3. Далее проводится анализ чеков покупателей понедельно либо анализ товарных категорий понедельно. Метод анализа - поиск значительных девиаций функцией СТАНДОТКЛОНП.
4. Поле с девиациями сортируется по убыванию - в самом верху Вы получаете экстремально большие девиации. Если сортировать по убыванию - экстремально маленькие.

Добрый день!
1. Excel 2010 работает уже с 1 000 000 строк.
2. Аналогичную тему обсуждали здесь.

Считаю, что корректировку статистики по пикам лучше проводить по документам.