[ОТВЕТИТЬ]
Опции темы
01.03.2011 18:40  
Aquarius1978
Всем привет !
Читал форум перед очередной попыткой привести статистику продаж ближе к статистике спроса...
Смотрел модель "КорректировкаСтатистикиПродаж", и вот не понимаю, почему "значимая отгрузка находится в пределах между первым децилем и первым квартилем".... может быть есть матметод, который это обосновывает? А не проще медианой ограничится? Или я вообще не туда полез. Форум смотрел - нет ответа. Подскажите, добрые люди...

вот еще раз файлик оригинальный.
Вложения
Тип файла: rar XYZkorrektirovkastatistikiprodaj.rar (58.3 Кб, 475 просмотров)
 
02.03.2011 04:03  
andrey_f
Цитата:
Сообщение от Aquarius1978
почему "значимая отгрузка находится в пределах между первым децилем и первым квартилем".... может быть есть матметод, который это обосновывает? А не проще медианой ограничится?
Дима, привет.
Вопрос хороший. Матметода нет, это моя вольность. Я всего лишь хотел показать, что помимо медианы (пятого дециля и второго квантиля) можно взять и меньшее значение. Так же это обсуждалось здесь. В рознице это не принципиально, т.к. покупки в основном штучные, а вот в опте нужно смотреть статистику отгрузок и по ней принимать решение о том, какой дециль взять для фильтрации. Быть может более разумно будет взять 4 ый, а не 5ый. Все зависит от того насколько вероятным должно быть событие. Если мы возьмем медиану, то вероятность такого события 50% или чуть более. Если нам нужна вероятность, например в 80%, т.е. это количество, которое мы продадим почти всегда и это количество для нас коммерчески значимо, то нужно брать дециль меньшего порядка.
Если говорить о том, как проще, то да - проще ограничиться медианой.
 
02.03.2011 10:09  
Aquarius1978
читал ответ, много думал :)
попробую потренироваться на своих данных.
спасибо.
 
04.03.2011 21:16  
fsecrets.ru
Вот еще один подход, о котором я говорил,
Выложил в посте в блоге, третий пример с данными, на которых показывал Андрей, но в данном случае, у Вас провал затяжной и экспоненциальное сглаживание не будет нормально работать, или надо сильно зашумлять данные, а сезонная декомпозиция отлично работает для восстановления ряда.
 
05.03.2011 03:04  
andrey_f
Цитата:
Сообщение от fsecrets.ru
Вот еще один подход, сезонная декомпозиция отлично работает для восстановления ряда.
Привет, Алексей.
Экспоненциальное сглаживание, действительно, не подходит для этой задачи, т.к. у этого инструмента совершенно другое предназначение.
Посмотрел файлы. Я в процессе поиска эффективного подхода фильтрации перепробовал кучу вариантов. Однозначно, корректировать статистику продаж, не учитывая при этом обеспеченность запасом - пустая трата времени. Ведь, дефицит - это недостаток запаса, а не нулевая (или близкая к нулю) продажа. К тому же, при дефиците продажи могут быть и отличными от нулевых. Плюс к этому, недельная сезонность прослеживается далеко не всегда, особенно в опте. Так же данный алгоритм не может быть автоматизирован, т.к. нет критериев, по которым компьютер может автоматически отнести то или иное значение к пику или дефициту.
 
05.03.2011 08:31  
fsecrets.ru
2 Anatoly выдернул Ваш ответ с другой темы.
)))) Смешно :D , я думал Вы решение проблемы ищите, а Вы ищите недостатки в предлагаемых оппонентами методах.
Я тоже могу сказать, что то, что предложил Андрей не всегда будет хорошо работать в реальных условиях,
Экспоненциальное сглаживание работает, я это показывал в примере1, лучше работает не на продолжительном дефиците.
В этом случае придется делать несколько итераций, но ряд можно восстановить, просто он сильно сглаженный будет, не учитывающий сезонность в продажах, получится примерно то же самое, что и в методе, который предложил Андрей.

Зачем заморачиваться, если можно среднее за предыдущие периоды взять, если коэффициент вариации маленький, вероятность ошибки не превзойдет коэффициент вариации.

Нет методов, которые подходят под любые ситуации, это надо понимать.
Вы то, конкретно что предлагаете? Или лучше сидеть дуть щеки и говорить, фу не работает, фу не автоматизируется. :D

2Андрей
На самом деле такие алгоритмы есть. Алгоритмы нахождения сезонности я думаю Вы легко можете найти в литературе.
Теперь что касается отнесения к пикам или нет. Существует простой, но эффективный алгоритм. Находится коэффициент вариации по историческим данным до возникновения дефицита (Вы же отслеживаете остаток, поэтому точно знаете когда возник дефицит), это эталонный коэффициент отклонения, теперь для каждого следующего значения находит отклонение от среднего, если он превышает эталонное, то с большой вероятностью, если при этом если существует дефицит, это не стандартное значение. И если сезонность найдена, тогда применяем сезонную декомпозицию для восстановления ряда продаж.
Согласен в опте ряд ведет себя не таким образом, но скорость продаж в рознице-то при этом имеет эту сезонность, поэтому и оптовые поставки могут быть привязаны к некой сезонности. Полной уверенности нет, но если не сложно покажите как себя ведет статистика продаж в опте, возможно и там будет видна некая сезонность.
 
 


Опции темы



Часовой пояс GMT +3, время: 04:59.

Все в прочитанное - Календарь - RSS - - Карта - Вверх 👫 Яндекс.Метрика
Форум сделан на основе vBulletin®
Copyright ©2000 - 2016, Jelsoft Enterprises Ltd. Перевод: zCarot и OlegON
В случае заимствования информации гипертекстовая индексируемая ссылка на Форум обязательна.