Распределение товара по складам и магазинам : Реальные задачи по закупкам

Это и есть простенькие модели сезонной декомпозиции.

P_1=P_0*P_(1-T)/P_(0-T) - мультипликативная модель, лучше использовать при нисходящем тренде или стагнации.
P_1=P_0+P_(1-T)-P_(0-T) - аддитивная модель, рекомендуется при восходящем тренде и при большом коэффициенте вариации.

P_m- объем за перид m
T - период цикла (год, квартал и т.д.)

ARIMA сложнее изобразить в виде формулы, как и ARIMAX.

Вы начинаете уходить от вопросов. Вы сами конкретно используете эти модели? То что "рекомендуется" мы в книгах тоже читаем.
Вы реально встречали аддитивную сезонность?
Вас попросили выложить модель в Excel на реальных данных. Прошу Вас это сделать по тем формулам что Вы привели, а мы подивимся эффективности прогноза.

Вы так и не ответили на мой вопрос выше:
Извините, но складывается впечатление, что Вы работаете преподавателем в институте, а о том что творится в реальности - имеете не совсем четкое представление. Ничего личного, но Вы сами уходите от вопросов и наталкиваете на эту мысль.

Прогнозировать по каждой точке реализации в отдельности бессмысленно и ошибочно, точно также, как прогнозировать по каждому товару в отдельности. Точки реализации объединяют в группы по городам, областям, регионам, площадям самих точек, проходимости и т.п. Точно также товары объединяются в товарные группы (категории, как вы и сказали). И прогнозируются продажи каждой товарной группы в каждой группе точек реализации. Затем сопоставляются продажи каждого товара в каждой точке реализации, масштабируются линейной регрессией k*x+b (желательно с b=0), и получается прогноз в разрезе: "Товар---Точка реализации".
Если специфика товара такова, что он имеет 12-ти месячную сезонность, то можно обойтись только SQL-ем (линейным трендом с коэффициентами сезонности), но если сезонность представляет собой гармоники с частотой, отличной от 1/12, то на любом языке программирования несложно написать формулу, на вход которой подается массив, а на выходе- прогноз. Суть такой формулы описана во многих источниках: сначала находится наиболее вероятная степень полинома тренда, затем тренд удаляется, находится наиболее вероятное количество гармоник, определяются их первоначальные частоты периодограммой, затем рекурсией уточняется каждая из частот, возвращается тренд, и по-новой переопределяются параметры спроса. Трёх итераций обычно достаточно. Только не забыть учесть периоды кризиса, в моменты перехода которого тренд разрывался, и воспользоваться этой единой функцией для прогнозирования каждой товарной категории в каждой группе точек реализации.
В зависимости от исходных данных, функция дает прогнозы. О каких "моделях" идет речь?
Риски всегда были, есть и будут, только рассматривать их стоит в тандеме с затратами и эффективностью, и выбирать свою нишу. Знаю несколько известных компаний, системы учета которых держатся на одном-единственном человеке- руководителе IT-департамента, заменить которого некем, т.к. обычно он её и разрабатывал, и разрабатывает, и поддерживает, и все довольны. Также знаю компании, бесполезно потратившие несколько десятков лямов "консультантам-внедренцам" за ту же пресловутую 1С-ку, которая за 2 с лишним года с начала внедрения заработала лишь на 40%.
Согласен, вы работаете с розницей, с террабайтными высоконагруженными хранилищами, а я в скромном опте с базой в 100 Гигов, и то использую меньше одного гига для своих нужд, поэтому и выбор инструментария разный: нас пока устраивает MS. Кстати, зря вы так пренебрежительно относитесь к MS Analysis Servaces, пусть он и без клиента, но бизнес-логику в нем можно задать любую, и производительность не на последнем месте. В отличие от Cognos-а с его костылями, MS очень даже ничего...
И еще, компания не "даёт то, что может позволить", а позволить она себе может многое, любой инструментарий. Руководство не раз обращалось ко мне с просьбой его усовершенствования. Я же в свою очередь настаиваю на наиболее эффективном варианте для текущих объёмов: MS.
Простите, а о каких "умностях" вы говорите? Если об OLAP-е, то вся "умность" зависит не от платформы, а от архитектора и от MDX-писаки. Если же вы имеете в виду Data Mining, то уже ответили сами:
Так чем же может похвастаться "умная платформа"?
Для прогнозирования пока не использую, а не использую, пока не разработаю свою сеть, т.к. пользоваться готовым "черным ящиком" не рискну. Сеть можно и нужно использовать для прогнозирования многофакторных событий, ведь только она реализует нелинейную регрессию.

2 Kapral
Да, использую, но я не прогнозирую реализацию товаров, я работаю в телекоме, реализация услуг в котором имеет очень хорошую сезонную динамику, я больше чем уверен, что реализация каждой партии имеет свою динамику, которая очень будет похожа на распределение Гаусса. То, что я написал в качестве рекомендуется взято не из литературы, а набитые шишки долгими годами практики. Вы не можете написать простую формулу в ячейке и растянуть? Очень печально.
Не поверите, действительно есть аддитивная динамика, она существует в природе. :lol:

Хотите подивиться, ОК, берем карандаш, рисуем график на 13 месяцев с декабря, потом сверху прикладываем кальку и обводим график, потом кальку сдвигаем вправо таким образом, чтобы декабрь первый соответствовал декабрю последнему, вуаля аддитивная модель :D

Видите ли 100 Гб и 200 Тб цифры немного разного порядка.

Черный ящик относился не ко всем алгоритмам Data mining-а, не нужно передергивать, я сказал, что в данном случае упомянутые Вами нейронные сети относится к черному ящику, алгоритмы кластеризации, деревья решений, очень отлично представляются визуально и их можно четко интерпретировать почему именно такой ответ, а не иначе.

Умная платформа ничем не может похвастаться, Вы просто гуру, я преклоняю перед Вами колени, а Вы продолжаете писать SQL запросы, тестировать их, долго и упорно распределять продажи в Excel-е в то время, как я их формирую drug&drop-ом в режиме визуализации и исполняю на серваке за секунды. В то время как Вы еще проводите анализ, я уже разработал стратегию и как только Вы приступаете к реализации стратегии, я уже на рынке с предложением. А Вы вдруг выяснили, что забыли учесть некий параметр в анализе:) А так мы с Вами делаем почти все то же самое
Только одна из заповедей маркетинга, любое предложение должно быть in time. А MS на моих 200Тб как-то in time не справляется. Как бы я хотел, чтобы справлялся. Если бы объем данных не увеличивался, тогда Terradata и Oracle со своей Exadata разорились бы.

Ну так если Вы нейронные сети не использовали, к чему это было замечания для SPSS? Просто показать свой уровень ерундиции, я оценил, спасибо.
Я не хочу сильно защищать IBM, но Вы когда последний раз Cognos видели, наверное начальные его версии, так знаете многие с Oracle Discoverer, который сам Oracle уже года 3 как не поддерживает, плюются, чертыхаются, дуют щеки и говорят, фу какие костыли. Так ясен пень, тогда MS лучшая платформа на земле.

PS
Спасибо за проведенную лекцию по прогнозированию , так я ж препод зачем мне все это Вы кстати ответили в ней почему необходимы инструменты.
В дальнейшем я бы не хотел переходить на личности, а Ваша эмоциональная окраска постов немного вызывает опасение, складывается впечатление, что пришел человек (я имею себя) в чужой монастырь, все выскочили и давай мериться одним местом. Я предлагаю как-то конструктивнее, я понимаю, что здесь собрались самые умные люди планеты, но не повод себя так вести. Незнакому человеку говорить какие-то гадости, обзывать теоретиком, преподом и т.д.

Я понимаю, что я немного не в свою тему влез, но немножечко в методах прогнозирования пытаюсь разобраться, конечно не на таком уровне как Вы, Вы-то ого-го. Спасибо Вам большое, что раскрыли мне глаза на многие вещи, впредь попытаюсь быть более сдержанным и не писать то, в чем вообще не разбираюсь, пойду учить студентов.

fsecrets.ru, давайте без истерики по факту:
я не люблю когда не отвечают за свои слова (такой я есть), как говорится, назвался груздем - полезай в кузовок.
Я вынужден просить Вас по 2-3 раза ответить на вопрос, это нормально? Нет, это не нормально.

Я прошу Вас в 3ий раз:

И прошу во второй раз:

Распределение Гаусса- нормальное распределение, т.е. случайное. Если есть сезонность, значит динамика уже не случайна. Если вы уверены, что каждая партия имеет свою динамику, то если сезонность классическая 12-ти месячная, эффективнее использовать коэффициенты сезонности, чем искать гармоники, тогда динамика реализации каждой партии будет иметь свой тренд и свои коэффициенты сезонности. Аддитивную ли модель использовать, или мультипликативную- вам решать, но есть замечательные базисы вейвлетов. Можно попробовать разложить ряд по ним.
Это, видимо, адресовано Anatoly.
Конечно разного! Но из всех этих двухсот Тб полезной информации для анализа не больше 100 Гб. (ориентировочно)

А я о чем?! Стоит ли она своих нескольких десятков лямов???

Показатели (меры) бывают двух видов:
1) Фактические (запасы, продажи, заказы и пр.).
2) Расчетные (прогнозы, планы, КЗ, оптимальные заказы и запасы и пр.). Многие из них вычисляются рекурсивно, поэтому они расчитываются на уровне хранилища ETL-ем, а не MDX-ом в момент запроса.
Оба вида показателей представляют собой меры, которые обновляются в OLAP-хранилище по-ночам, во избежании рассогласования данных и нагрузки серверов, поэтому делая drug&drop отчеты, вы используете меры, обновленные ночью. И не важно, каким образом они рассчитаны: на уровне куба или ETL, данные-ночные, поэтому об on-line отчетности можете забыть, если обращаетесь к кубам. SQL же обращается к реляционке, и отчеты получаются on-line, поэтому в то время, когда вы будете крутить вчерашние данные, я уже разработаю стратегию по свежим данным.

Может быть у вас не очень грамотная архитектура реляционки или кубов была на MS? Кубы MS без особо сложно-вычисляемых мемберов потянет, если разбивать меры на партиции, и процессить только последнюю из них.

Это, видимо, тоже адресовано не мне, т.к. я не переходил на личности, с психикой вроде все пока в порядке (тьфу-тьфу), и не обзывался ни "теоретиком", ни "преподом". Извините, если что-то вас обидело в каком-либо из моих сообщений. У меня нет byt было цели кого-то обидеть или чем-то помериться, цель одна: объективная критика существующих методов анализа и инструментария. Грустно видеть, что втюхиваемая за десятки миллионов система не стоит и ста тысяч...

Anatoly рад, что Вы мой стеб приняли за истерику :D
Выложил простой пример.

KaPrAL
В вопросе IT как и в медицине не бывает одинаковых мнений. В телекоме к сожалению, мы не можем себе позволить не тарифицировать соединения абонентов, и поэтому и объемы такие какие есть.

BI система не стоит больших денег, больших денег стоит интеграция с несколькими системами, биллингом, инвентори и т.д., хранилища стоят больших денег, сервера стоят больших денег. А несколько миллионов стоит комплексное решение. А умеет все делать система за 2 тыс. долл. на 1 пользовательскую лицензию. Так что смотря что считать дорогим.

Спасибо что просвятили на счет данных.
Пока Вы будете загружать на MS SQL- несколько ночей мои данные за одни сутки, Вам точно будет не до стратегии. :D

Спасибо, но я не могу его скачать, пытался несколько раз с разных компов.
Прикрепите, пожалуйста, файл к Вашему ответу на это сообщение.
Спасибо.

Битая ссылка была, обновил.