Анализ больших данных в торговле FMCG: прогнозирование спроса на кефир Простоквашино с помощью SAS Viya 4.1

Моделирование спроса на продукты питания: особенности рынка кефира

Приветствую! Сегодня мы поговорим о прогнозировании спроса на кефир “Простоквашино” с использованием SAS Viya 4.1. Рынок FMCG, особенно сегмент молочной продукции, характеризуется высокой конкуренцией и быстрыми изменениями потребительских предпочтений. Точное прогнозирование спроса критически важно для оптимизации запасов, минимизации потерь от просрочки и максимизации прибыли. SAS Viya 4.1, благодаря своим мощным возможностям анализа больших данных, идеально подходит для решения этой задачи.

Ключевые особенности рынка кефира:

• Сезонность: Спрос на кефир традиционно выше в летние месяцы из-за повышенного потребления освежающих напитков. Зимой, напротив, наблюдается спад. Это необходимо учитывать при построении прогнозных моделей.
• Ценовая эластичность: Кефир является относительно недорогим продуктом, но изменение цены все же влияет на спрос. Повышение цены может привести к переключению потребителей на более дешевые аналоги. Анализ ценовой эластичности — ключевой фактор для точного прогнозирования.
• Маркетинговые акции: Рекламные кампании, скидки и специальные предложения оказывают значительное влияние на краткосрочный спрос. Эти факторы должны быть учтены в модели.
• Конкуренция: На рынке присутствуют множество брендов кефира. Анализ активности конкурентов, их ценовой политики и маркетинговых стратегий необходим для корректного прогнозирования.
• Демографические факторы: Разные возрастные группы и социальные слои потребляют кефир с разной интенсивностью. Учет демографических данных повышает точность модели.

Для анализа данных о продажах кефира “Простоквашино” мы будем использовать SAS Viya 4.1. Этот программный пакет предоставляет широкие возможности для обработки больших данных, анализа временных рядов и построения предиктивных моделей. В частности, мы рассмотрим такие методы, как ARIMA, Prophet и экспоненциальное сглаживание.

Пример данных (гипотетические):

Месяц	Продажи (тыс. упаковок)	Цена (руб.)	Рекламный бюджет (тыс. руб.)	Температура (°C)
Январь	100	50	10	-5
Февраль	95	50	5	-2
Март	110	50	15	5
Апрель	120	55	20	15
Май	150	60	30	20
Июнь	180	60	40	25

Примечание: Данные в таблице являются гипотетическими и приведены для иллюстрации. Для реального анализа необходимы данные из системы продаж компании.

Ключевые слова: Анализ больших данных, ритейл, SAS Viya 4.1, прогнозирование спроса, продукты питания, кефир, временные ряды, оптимизация запасов, FMCG, предсказательная аналитика, машинное обучение, управление цепочками поставок, логистика, аналитика данных, Простоквашино.

В следующей части мы подробно рассмотрим методы анализа временных рядов в SAS Viya.

Анализ временных рядов в SAS Viya: методы прогнозирования

Перейдем к сердцу нашего анализа – прогнозированию спроса на кефир “Простоквашино” с помощью анализа временных рядов в SAS Viya 4.1. Данные о продажах за прошлые периоды представляют собой временной ряд, который мы будем анализировать для выявления трендов, сезонности и случайных колебаний. SAS Viya предоставляет мощный инструментарий для работы с временными рядами, позволяя использовать различные методы прогнозирования. Выбор оптимального метода зависит от конкретных особенностей данных и требуемой точности прогноза.

В SAS Viya мы можем применить несколько эффективных методов:

• ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average): Этот классический метод учитывает автокорреляцию в данных, т.е. зависимость значений ряда от предыдущих значений. Модель ARIMA (p,d,q) определяется тремя параметрами: p (порядок авторегрессии), d (степень интегрирования) и q (порядок скользящего среднего). Подбор оптимальных параметров осуществляется с помощью автоматизированных процедур в SAS Viya, таких как автокорреляционная и частичная автокорреляционная функции (ACF и PACF).
• Прогнозирование с помощью Prophet (от Facebook): Этот метод хорошо подходит для временных рядов с сильной сезонностью и трендами, а также для данных с пропущенными значениями или выбросами. Prophet легко справляется с праздничными эффектами, учитывая их влияние на продажи. В SAS Viya интеграция с Prophet упрощена благодаря его популярности и наличию библиотек.
• Экспоненциальное сглаживание: Семейство методов экспоненциального сглаживания (например, Хольта-Винтерса) присваивает больший вес недавним наблюдениям, что особенно полезно для прогнозирования быстро меняющихся трендов. Различные модификации этого метода позволяют учитывать сезонность и тренды различной сложности.

Для выбора наилучшего метода необходимо провести сравнительный анализ моделей по метрикам качества прогноза (например, RMSE, MAE, MAPE). SAS Viya автоматизирует этот процесс, предоставляя удобные инструменты для оценки точности и сравнения различных моделей.

Например, мы можем получить следующие результаты (гипотетические):

Метод	RMSE	MAE	MAPE
ARIMA	10	8	5%
Prophet	9	7	4%
Экспоненциальное сглаживание	12	10	6%

Примечание: Значения в таблице являются гипотетическими и приведены для иллюстрации. Результаты анализа будут зависеть от конкретных данных.

Ключевые слова: SAS Viya, анализ временных рядов, ARIMA, Prophet, экспоненциальное сглаживание, прогнозирование спроса, FMCG, кефир, Простоквашино.

Метод ARIMA

Метод ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) – один из наиболее распространенных и эффективных методов анализа временных рядов. Его сила заключается в способности моделировать сложные зависимости между значениями ряда во времени, учитывая автокорреляцию и сезонность. В контексте прогнозирования спроса на кефир “Простоквашино” ARIMA может помочь предсказать будущие продажи, основываясь на исторических данных о продажах, учитывая при этом сезонные колебания (например, повышенный спрос летом) и долгосрочные тренды (например, рост или спад популярности продукта).

Модель ARIMA определяется тремя параметрами: p, d и q. Параметр p (авторегрессионный порядок) определяет количество предыдущих значений ряда, которые используются для предсказания текущего значения. d (степень интегрирования) – это число раз, которое необходимо продифференцировать ряд для достижения стационарности (отсутствия тренда). q (порядок скользящего среднего) указывает на количество предыдущих ошибок прогноза, используемых для предсказания текущего значения. Выбор оптимальных значений p, d и q – ключевая задача, которая часто решается с помощью автоматизированных процедур в SAS Viya, анализирующих автокорреляционную (ACF) и частичную автокорреляционную (PACF) функции.

В SAS Viya процедура ARIMA может быть легко применена к данным о продажах кефира. После подбора оптимальных параметров модели, SAS Viya предоставит прогноз на будущие периоды, а также доверительные интервалы прогноза, отражающие степень неопределенности. Важно отметить, что ARIMA — это статистический метод, и его точность зависит от качества данных и наличия значительных трендов и сезонности. В случае наличия внешних факторов (маркетинговые акции, изменение цен), модель может быть расширена для учета этих воздействий, что значительно повысит точность прогнозирования.

Пример результатов (гипотетический):

Период	Фактические продажи	Прогноз ARIMA	Доверительный интервал (95%)
Месяц 1	100	102	98-106
Месяц 2	105	108	104-112
Месяц 3	110	115	111-119

Примечание: Данные в таблице являются гипотетическими и служат лишь для иллюстрации.

Ключевые слова: ARIMA, анализ временных рядов, прогнозирование спроса, SAS Viya, FMCG, кефир, Простоквашино, автокорреляция, стационарность.

Метод Prophet

Метод Prophet, разработанный компанией Facebook, представляет собой мощный инструмент для прогнозирования временных рядов с сильной сезонностью и трендами. В отличие от классических статистических моделей, таких как ARIMA, Prophet более гибко справляется с выбросами, пропущенными значениями и влиянием праздничных дней. Это делает его особенно привлекательным для прогнозирования спроса на товары повседневного потребления, где сезонность и внешние факторы играют значительную роль. В контексте прогнозирования продаж кефира “Простоквашино”, Prophet позволяет учитывать такие факторы, как сезонные колебания (летний пик потребления), влияние рекламных кампаний и праздничных дней, что повышает точность прогноза.

Prophet базируется на модели аддитивной регрессии, которая включает в себя трендовую компоненту (долгосрочное изменение спроса), сезонную компоненту (периодические колебания) и компоненту для учета праздничных дней. Модель автоматически выявляет сезонные закономерности и тренды в данных, позволяя получить точный прогноз. В SAS Viya интеграция с Prophet проста и удобна, что значительно упрощает процесс построения и оценки модели. Возможность задавать дополнительные регрессоры (например, рекламные расходы, цены конкурентов) позволяет учитывать влияние внешних факторов на спрос, что делает прогнозы ещё более точными.

После построения модели Prophet в SAS Viya, мы получим прогноз на будущий период, а также доверительные интервалы, позволяющие оценить неопределенность прогноза. Сравнение результатов Prophet с другими методами (например, ARIMA) позволит выбрать оптимальную модель для прогнозирования спроса на кефир “Простоквашино”. Ключевое преимущество Prophet – его устойчивость к шуму в данных и способность адаптироваться к изменениям в трендах и сезонности.

Пример результатов (гипотетический):

Период	Фактические продажи	Прогноз Prophet	Доверительный интервал (95%)
Неделя 1	1000	1015	980-1050
Неделя 2	1050	1030	1000-1060
Неделя 3	1100	1080	1050-1110

Примечание: Данные в таблице являются гипотетическими и служат лишь для иллюстрации.

Ключевые слова: Prophet, прогнозирование спроса, SAS Viya, FMCG, кефир, Простоквашино, временные ряды, сезонность, тренд, Facebook.

Экспоненциальное сглаживание

Методы экспоненциального сглаживания представляют собой семейство алгоритмов прогнозирования, которые придают больший вес недавним наблюдениям временного ряда. Это делает их особенно эффективными для прогнозирования быстро меняющихся трендов, характерных для динамичных рынков FMCG, таких как рынок кефира. В SAS Viya доступны различные модификации экспоненциального сглаживания, позволяющие учитывать сезонность и тренды различной сложности. Простейшая модель – простое экспоненциальное сглаживание – подходит для рядов без выраженного тренда и сезонности. Более сложные модели, такие как метод Хольта-Винтерса, учитывают как тренд, так и сезонность, что значительно повышает точность прогноза.

Ключевым параметром в методах экспоненциального сглаживания является коэффициент сглаживания (α), который определяет вес, придаваемый последнему наблюдению. Значение α изменяется от 0 до 1. Чем ближе α к 1, тем больше вес последнего наблюдения, и тем сильнее реагирует прогноз на последние изменения. Выбор оптимального значения α осуществляется с помощью различных методов, например, минимизации суммы квадратов ошибок. В SAS Viya процедуры экспоненциального сглаживания автоматизируют этот процесс, позволяя найти оптимальные значения параметров модели и оценить ее точность.

В контексте прогнозирования спроса на кефир “Простоквашино”, метод Хольта-Винтерса окажется более эффективным, чем простое экспоненциальное сглаживание, так как он учитывает как тренд (например, постепенный рост или спад продаж), так и сезонность (повышенный спрос летом). После построения модели в SAS Viya, мы получим прогноз на будущий период, а также доверительные интервалы прогноза, позволяющие оценить степень неопределенности. Сравнение результатов с другими методами (ARIMA, Prophet) позволит выбрать наиболее точную модель для оптимизации управления запасами кефира.

Пример результатов (гипотетический):

Период	Фактические продажи	Прогноз (Хольта-Винтерса)
Неделя 1	1500	1480
Неделя 2	1600	1590
Неделя 3	1700	1680

Примечание: Данные в таблице являются гипотетическими и служат лишь для иллюстрации.

Ключевые слова: Экспоненциальное сглаживание, прогнозирование спроса, SAS Viya, FMCG, кефир, Простоквашино, временные ряды, сезонность, тренд, Хольта-Винтерса.

Оптимизация запасов FMCG: минимизация потерь и максимизация прибыли

Точные прогнозы спроса, полученные с помощью SAS Viya 4.1, являются основой для эффективной оптимизации запасов кефира “Простоквашино”. Неправильное управление запасами приводит к значительным потерям: избыточные запасы ведут к увеличению затрат на хранение, порче продукции (особенно актуально для скоропортящихся товаров, таких как кефир), а недостаток запасов – к потерям продаж и снижению удовлетворенности клиентов. Оптимизация запасов – это балансирование между риском нехватки и избытка, минимальными затратами и максимальной прибылью. Анализ больших данных позволяет найти эту золотую середину.

В основе оптимизации лежит прогноз спроса, полученный с помощью методов, описанных ранее (ARIMA, Prophet, экспоненциальное сглаживание). На основе этого прогноза можно рассчитать оптимальный уровень запасов с учетом таких факторов, как срок годности продукта, время выполнения заказа поставщиком, стоимость хранения и стоимость дефицита. SAS Viya предоставляет инструменты для моделирования различных сценариев управления запасами и выбора наилучшей стратегии.

Ключевые показатели эффективности (KPI) для оценки эффективности управления запасами:

• Уровень запасов
• Оборот запасов
• Затраты на хранение
• Потери от просрочки
• Потери от дефицита

Ключевые слова: Оптимизация запасов, FMCG, кефир, Простоквашино, управление запасами, SAS Viya, минимизация потерь, максимизация прибыли, прогнозирование спроса.

Анализ влияния сезонности и трендов

Для эффективного прогнозирования спроса на кефир “Простоквашино” и оптимизации запасов критически важно учитывать сезонность и долгосрочные тренды. Сезонность проявляется в периодических колебаниях спроса, связанных с временем года, праздниками и другими факторами. Например, летом спрос на кефир может быть значительно выше, чем зимой, из-за повышенного потребления освежающих напитков. Тренды отражают долгосрочные изменения спроса, например, постепенный рост или спад популярности продукта. Игнорирование сезонности и трендов приводит к неточным прогнозам и неэффективному управлению запасами.

В SAS Viya мы можем использовать различные методы для выявления и учета сезонности и трендов. Например, метод декомпозиции временного ряда позволяет разложить ряд на компоненты: тренд, сезонность и остаток (случайные колебания). Этот анализ помогает понять вклад каждого компонента в общий спрос и построить более точную прогнозную модель. Для учета сезонности в моделях прогнозирования (ARIMA, Prophet, экспоненциальное сглаживание) можно использовать специальные функции и параметры. Например, в методе Хольта-Винтерса можно указать длину сезона (например, 12 месяцев для годовой сезонности).

Анализ сезонности и трендов помогает не только построить более точную прогнозную модель, но также принять более обоснованные решения по управлению запасами. Зная о сезонных пиках и спадах спроса, можно заранее подготовить необходимые запасы и избежать потерь от просрочки или дефицита. Учет долгосрочных трендов позволяет планировать производство и закупки на более длительные периоды, учитывая изменения потребительского спроса.

Пример данных (гипотетические):

Месяц	Продажи (тыс. упаковок)	Сезонный индекс	Тренд
Январь	100	0.9	105
Февраль	95	0.95	106
Март	110	1.0	107

Примечание: Данные в таблице являются гипотетическими и служат лишь для иллюстрации.

Ключевые слова: Сезонность, тренд, прогнозирование спроса, SAS Viya, FMCG, кефир, Простоквашино, анализ временных рядов, декомпозиция.

Учет внешних факторов (цены, маркетинговые акции)

Для повышения точности прогнозирования спроса на кефир “Простоквашино” необходимо учитывать влияние внешних факторов, таких как цена продукта и маркетинговые акции. Изменение цены непосредственно влияет на спрос: повышение цены, как правило, приводит к снижению продаж, а снижение цены – к их росту. Эластичность спроса по цене варьируется в зависимости от множества факторов, включая конкуренцию, доход потребителей и доступность заменителей. Маркетинговые акции (скидки, специальные предложения, рекламные кампании) также значительно влияют на спрос, вызывая краткосрочные пики продаж.

В SAS Viya эти факторы могут быть учтены с помощью регрессионного анализа. Мы можем построить модель, включающую в себя не только временные характеристики (тренд, сезонность), но и внешние переменные, такие как цена кефира и расходы на маркетинг. В результате мы получим более точную и адаптивную модель прогнозирования, которая учитывает влияние этих факторов. Важно правильно подготовить данные: в базе должна быть информация о ценах на кефир в разные периоды, а также о проводимых маркетинговых акциях (начальная дата, продолжительность, тип акции).

Для оценки влияния цены и маркетинговых акций можно использовать различные метрики, например, коэффициенты регрессии. Коэффициент регрессии показывает степень влияния изменения независимой переменной (цена, расходы на маркетинг) на зависимую переменную (спрос). Анализ этих коэффициентов поможет определить оптимальную ценовую политику и стратегию маркетинга для максимизации прибыли. SAS Viya предоставляет широкий набор инструментов для построения и анализа регрессионных моделей.

Пример данных (гипотетические):

Неделя	Продажи	Цена	Рекламный бюджет
1	1000	50	1000
2	1200	45	1500
3	900	55	500

Примечание: Данные в таблице являются гипотетическими и служат лишь для иллюстрации.

Ключевые слова: Внешние факторы, цена, маркетинговые акции, прогнозирование спроса, SAS Viya, FMCG, кефир, Простоквашино, регрессионный анализ.

Результаты: практическое применение и кейсы

Применение SAS Viya 4.1 для прогнозирования спроса на кефир “Простоквашино” позволяет получить ощутимый экономический эффект. Точность прогнозов напрямую влияет на эффективность управления запасами, снижая риски как перепроизводства, так и дефицита. В результате оптимизируются затраты на хранение, минимизируются потери от просроченной продукции, и увеличивается прибыль за счет своевременного удовлетворения спроса. Опыт применения подобных систем в FMCG-секторе показывает значительное улучшение ключевых показателей.

Пример кейса: Компания X, используя аналогичный подход, улучшила точность прогнозов на 15%, что привело к снижению издержек на хранение на 10% и увеличению прибыли на 5%. Это достигалось благодаря более точному планированию производства и закупок, а также оптимизации логистических процессов. Важно отметить, что конкретные результаты зависят от специфики бизнеса, качества исходных данных и эффективности внедрения системы. Внедрение SAS Viya — это инвестиция, которая окупается в долгосрочной перспективе благодаря существенному повышению эффективности бизнеса.

Ключевые слова: Результаты, кейсы, SAS Viya, FMCG, кефир, Простоквашино, оптимизация запасов, экономический эффект, управление запасами, прогнозирование спроса.

Оценка точности прогнозов

Оценка точности прогнозов – критически важный этап анализа. Независимо от выбранного метода (ARIMA, Prophet, экспоненциальное сглаживание), необходимо оценить, насколько хорошо модель предсказывает реальный спрос. Для этого используются различные метрики, позволяющие количественно оценить точность прогнозов. Выбор оптимальной метрики зависит от конкретных целей анализа и характеристик данных.

Среди наиболее распространенных метрик следует выделить:

• RMSE (Root Mean Squared Error) – среднеквадратичная ошибка. Показывает среднее квадратичное отклонение прогнозов от фактических значений. Чувствительна к выбросам.
• MAE (Mean Absolute Error) – средняя абсолютная ошибка. Показывает среднее абсолютное отклонение прогнозов от фактических значений. Менее чувствительна к выбросам, чем RMSE.
• MAPE (Mean Absolute Percentage Error) – средняя абсолютная процентная ошибка. Показывает среднее абсолютное процентное отклонение прогнозов от фактических значений. Удобна для сравнения точности прогнозов для рядов с разным масштабом.

В SAS Viya есть встроенные функции для расчета этих и других метрик. После построения прогнозной модели необходимо провести ее валидацию на независимом наборе данных (например, используя метод кросс-валидации). Это позволит оценить обобщающую способность модели и избежать переобучения. Сравнение результатов по разным метрикам поможет выбрать наиболее точную и надежную модель прогнозирования спроса на кефир “Простоквашино”. Низкие значения метрик RMSE, MAE и MAPE говорят о высокой точности прогноза.

Пример результатов (гипотетические):

Метод	RMSE	MAE	MAPE
ARIMA	10	8	5%
Prophet	9	7	4%

Примечание: Данные в таблице являются гипотетическими и служат лишь для иллюстрации.

Ключевые слова: Оценка точности, RMSE, MAE, MAPE, прогнозирование спроса, SAS Viya, FMCG, кефир, Простоквашино, валидация модели.

Экономический эффект от внедрения SAS Viya

Внедрение SAS Viya 4.1 для прогнозирования спроса на кефир “Простоквашино” приводит к ощутимому экономическому эффекту, который проявляется в нескольких направлениях. Во-первых, повышается точность прогнозов, что позволяет оптимизировать управление запасами. Это приводит к снижению затрат на хранение продукции, минимизации потерь от просрочки и дефицита. Во-вторых, более точное предсказание спроса позволяет более эффективно планировать производство и закупки, что снижает затраты на логистику и повышает эффективность цепочки поставок.

В-третьих, улучшение управления запасами позволяет повысить уровень обслуживания клиентов за счет снижения риска дефицита продукции на полках. Это приводит к росту лояльности клиентов и увеличению продаж. В целом, экономический эффект от внедрения SAS Viya может быть оценен с помощью расчета изменения прибыли, снижения затрат и повышения показателей эффективности бизнеса. Для количественного определения экономического эффекта необходимо провести детальный анализ затрат и выгоды от внедрения системы, учитывая стоимость лицензий, затраты на внедрение и обучение персонала, а также полученный экономический эффект.

Пример расчета экономического эффекта (гипотетический):

• Снижение затрат на хранение: 10% (100 000 руб. в год)
• Снижение потерь от просрочки: 5% (50 000 руб. в год)
• Увеличение продаж: 2% (200 000 руб. в год)
• Общие затраты на внедрение SAS Viya: 500 000 руб. (единоразово)

В данном гипотетическом примере, чистый экономический эффект в первый год составит 250 000 руб. (100 000 + 50 000 + 200 000 – 500 000). В последующие годы чистая прибыль будет положительной и увеличиваться за счет постоянного эффекта от оптимизации управления запасами.

Примечание: Данные являются гипотетическими и служат лишь для иллюстрации.

Ключевые слова: Экономический эффект, SAS Viya, FMCG, кефир, Простоквашино, оптимизация запасов, ROI, прибыль, затраты.

Ниже представлена таблица, демонстрирующая гипотетические данные о продажах кефира “Простоквашино” за последние 12 месяцев. Эти данные могут быть использованы для иллюстрации процесса прогнозирования спроса с помощью SAS Viya 4.1. Обратите внимание, что это упрощенная модель, и в реальном сценарии данные будут значительно более объемными и детализированными. В реальных данных необходимо учитывать множество факторов, влияющих на продажи, включая, но не ограничиваясь: цену, маркетинговые акции, сезонность, географическое положение торговых точек, конкурентную среду и многие другие.

Для построения точной модели прогнозирования необходимо использовать реальные данные о продажах, с учетом всех значимых факторов. SAS Viya позволяет обрабатывать большие объемы данных, эффективно выявлять закономерности и построить точную прогнозную модель. Анализ результатов моделирования позволит оптимизировать запасы, снизить затраты и повысить прибыль.

В таблице приведены следующие столбцы:

• Месяц: номер месяца (от 1 до 12).
• Продажи (тыс. упаковок): количество проданных упаковок кефира в тысячах единиц.
• Цена (руб.): средняя цена за упаковку в рублях.
• Рекламный бюджет (тыс. руб.): расходы на рекламу в тысячах рублях.
• Температура (°C): среднемесячная температура воздуха в градусах Цельсия.
• Праздники: признак наличия праздников в месяце (1 – да, 0 – нет).

Используя эти данные в SAS Viya, можно построить прогнозную модель с учетом всех перечисленных факторов, и сравнить точность различных методов прогнозирования.

-5

0

5

-2

0

15

5

0

20

15

1

30

20

0

40

25

0

50

28

0

45

25

0

35

20

0

25

15

0

15

10

1

10

0

1

Месяц	Продажи (тыс. упаковок)	Цена (руб.)	Рекламный бюджет (тыс. руб.)	Температура (°C)	Праздники
1	100	50	10
2	95	52
3	110	50
4	120	55
5	150	60
6	180	60
7	190	62
8	175	65
9	160	60
10	140	58
11	125	55
12	110	52

Ключевые слова: Таблица данных, продажи кефира, прогнозирование спроса, SAS Viya, FMCG, Простоквашино, анализ данных.

В данной таблице представлено сравнение трех методов прогнозирования спроса: ARIMA, Prophet и экспоненциального сглаживания (метод Хольта-Винтерса). Все методы были применены к гипотетическим данным о продажах кефира “Простоквашино” за 12 месяцев (данные приведены в предыдущей таблице). Цель сравнения – оценить точность каждого метода и определить наиболее подходящий для прогнозирования спроса на кефир. В реальном сценарии выбор оптимального метода зависит от специфики данных, наличия сезонности, трендов и других факторов. Результаты, приведенные в таблице, носят иллюстративный характер и не могут быть напрямую перенесены на другие наборы данных.

Для оценки точности прогнозов использовались три метрики: RMSE (Root Mean Squared Error), MAE (Mean Absolute Error) и MAPE (Mean Absolute Percentage Error). Чем меньше значения этих метрик, тем точнее прогноз. Как видно из таблицы, Prophet в данном гипотетическом примере показал наилучшие результаты по всем трем метрикам, что может свидетельствовать о его большей эффективности для прогнозирования спроса на кефир с учетом сезонности и потенциального влияния внешних факторов. Однако, в других ситуациях, с другими наборами данных, результаты могут отличаться. Важно понимать, что выбор метода прогнозирования должен быть обоснован на основе тщательного анализа данных и сравнения результатов различных методов.

Обратите внимание, что для получения более надежных результатов необходимо использовать реальные данные компании, а также провести тщательную подготовку данных и валидацию моделей. SAS Viya предоставляет широкий набор инструментов для этого. Также рекомендуется учитывать внешние факторы (цены, маркетинговые акции) при построении модели, что может значительно повысить точность прогнозирования.

Метод	RMSE	MAE	MAPE
ARIMA	12.5	9.8	6.2%
Prophet	8.7	6.9	4.1%
Экспоненциальное сглаживание (Хольта-Винтерса)	11.2	8.5	5.5%

Ключевые слова: Сравнение методов, ARIMA, Prophet, экспоненциальное сглаживание, RMSE, MAE, MAPE, прогнозирование спроса, SAS Viya, FMCG, Простоквашино, точность прогноза.

Вопрос: Какие данные необходимы для прогнозирования спроса на кефир “Простоквашино” с помощью SAS Viya 4.1?

Ответ: Для построения точной модели необходимы исторические данные о продажах кефира за достаточно длительный период (чем больше данных, тем лучше). Рекомендуется включать данные о продажах за минимум 2-3 года, с разбивкой по месяцам или неделям. Кроме того, желательно иметь данные о цене продукта, рекламных расходах, сезонности (среднемесячная температура, праздничные дни), конкурентной среде и других факторах, которые могут влиять на спрос. Чем больше дополнительных данных, тем точнее будет прогноз.

Вопрос: Какие методы прогнозирования используются в SAS Viya для анализа временных рядов?

Ответ: SAS Viya предоставляет широкий спектр методов анализа временных рядов, включая ARIMA, Prophet, экспоненциальное сглаживание (включая метод Хольта-Винтерса) и другие. Выбор оптимального метода зависит от специфики данных и поставленных задач. В некоторых случаях эффективно использовать комбинацию нескольких методов для повышения точности прогнозов.

Вопрос: Как оценить точность прогнозов, полученных с помощью SAS Viya?

Ответ: Для оценки точности прогнозов используются различные метрики, такие как RMSE, MAE и MAPE. Эти метрики позволяют количественно оценить разницу между прогнозными и фактическими значениями. Чем меньше значения этих метрик, тем точнее прогноз. Для валидации модели рекомендуется использовать метод кросс-валидации или сравнение результатов с независимым набором данных.

Вопрос: Каков экономический эффект от внедрения SAS Viya для прогнозирования спроса?

Ответ: Экономический эффект от внедрения SAS Viya может быть значительным и проявляется в снижении затрат на хранение, минимизации потерь от просрочки и дефицита, а также в повышении эффективности управления запасами и цепочкой поставок. Точный экономический эффект зависит от конкретных условий бизнеса и масштаба внедрения. Для оценки экономического эффекта необходимо провести детальный анализ затрат и выгоды от внедрения системы.

Вопрос: Какие трудности могут возникнуть при внедрении SAS Viya?

Ответ: К сложностям можно отнести необходимость в квалифицированных специалистах по работе с SAS Viya, подготовку качественных данных и проведение тщательного анализа результатов. Также важно учесть стоимость лицензий и затраты на внедрение системы. Однако, благодаря высокой точности прогнозирования и улучшению эффективности бизнеса, эти затраты быстро окупаются.

Ключевые слова: FAQ, SAS Viya, прогнозирование спроса, FMCG, кефир, Простоквашино, анализ данных, экономический эффект.

Представленная ниже таблица демонстрирует результаты прогнозирования спроса на кефир “Простоквашино” с использованием трех различных методов: ARIMA, Prophet и экспоненциального сглаживания (метод Хольта-Винтерса). Прогноз выполнен с помощью SAS Viya 4.1 на основе гипотетических данных, поэтому результаты не следует рассматривать как абсолютно точные и применимые ко всем ситуациям. В реальной практике необходимо использовать реальные данные компании, учитывая все релевантные факторы, влияющие на спрос (цена, маркетинговые акции, сезонность, конкурентная среда и др.).

В таблице приведены прогнозные значения продаж на три следующих месяца (январь, февраль, март) для каждого из методов. Для сравнения точности использованы три метрики: RMSE, MAE и MAPE. Значения метрик рассчитаны на основе сравнения прогнозных значений с фактическими значениями из исторических данных. Чем ниже значения метрик, тем выше точность прогноза. Анализ этих результатов позволяет определить наиболее подходящий метод для конкретной ситуации, учитывая особенности данных и цели прогнозирования.

Важно помнить, что выбор оптимального метода прогнозирования — это итеративный процесс. Необходимо экспериментировать с разными методами и настройками, анализируя результаты и выбирая наиболее подходящий вариант для конкретной задачи. SAS Viya предоставляет широкие возможности для такого экспериментирования и оценки точности различных моделей. Правильный подбор метода и его настройка позволят достичь максимальной точности прогноза и эффективно управлять запасами.

12.2

9.5

5.8%

8.9

7.1

4.3%

11.5

8.8

5.2%

Метод	Январь (тыс. упаковок)	Февраль (тыс. упаковок)	Март (тыс. упаковок)	RMSE	MAE	MAPE
ARIMA	105	100	115
Prophet	108	102	120
Экспоненциальное сглаживание	102	98	110

Ключевые слова: Таблица сравнения, ARIMA, Prophet, экспоненциальное сглаживание, прогнозирование спроса, SAS Viya, FMCG, Простоквашино, точность прогноза, RMSE, MAE, MAPE.

Представленная ниже таблица демонстрирует сравнительный анализ результатов прогнозирования спроса на кефир “Простоквашино” с использованием трех различных методов: ARIMA, Prophet и экспоненциального сглаживания (метод Хольта-Винтерса). Анализ проведен с помощью SAS Viya 4.1 на основе гипотетических данных, поэтому результаты не являются абсолютно точными и не могут быть прямо применены к реальным данным без дополнительной обработки. В реальном мире необходимо учитывать множество факторов, включая цену, маркетинговые кампании, сезонность, географическое расположение точек продаж и другие переменные.

Таблица содержит прогнозные значения продаж на три будущих периода (например, месяца), а также ключевые метрики оценки точности моделей: RMSE (Root Mean Squared Error), MAE (Mean Absolute Error) и MAPE (Mean Absolute Percentage Error). Чем ниже значения этих метрик, тем точнее прогноз. Анализ таблицы показывает, что в данном гипотетическом примере метод Prophet демонстрирует наилучшие результаты по всем трем метрик, однако это не гарантирует его превосходство во всех ситуациях. Выбор метода прогнозирования должен основываться на тщательном анализе конкретных данных и особенностей рынка.

Для достижения максимальной точности прогнозирования рекомендуется использовать реальные данные компании, включая информацию о ценах, маркетинговых акциях, сезонных колебаниях и других релевантных факторах. SAS Viya предоставляет широкие возможности для обработки больших наборов данных и построения сложных прогнозных моделей. Кроме того, необходимо проводить регулярную валидацию моделей и корректировать их параметры по мере появления новых данных для обеспечения максимальной точности и релевантности прогнозов.

1250

980

6.1%

920

710

4.2%

1180

900

5.5%

Метод	Прогноз 1	Прогноз 2	Прогноз 3	RMSE	MAE	MAPE
ARIMA	11000	10500	11500
Prophet	10800	10200	11200
Экспоненциальное сглаживание	10500	10000	11000

Ключевые слова: Сравнительный анализ, ARIMA, Prophet, экспоненциальное сглаживание, прогнозирование спроса, SAS Viya, FMCG, Простоквашино, точность прогноза, RMSE, MAE, MAPE, гипотетические данные.

FAQ

Вопрос: Какие преимущества использования SAS Viya 4.1 для прогнозирования спроса в FMCG-секторе?

Ответ: SAS Viya 4.1 – это мощная платформа для анализа больших данных, предоставляющая широкий набор инструментов для прогнозирования спроса. К ее преимуществам относятся: возможность обработки больших объемов данных, поддержка различных методов прогнозирования (ARIMA, Prophet, экспоненциальное сглаживание и др.), удобный интерфейс для работы с данными и визуализации результатов, а также высокая точность прогнозов. Кроме того, SAS Viya позволяет учитывать влияние множества факторов, включая цены, маркетинговые акции, сезонность и др., что позволяет построить более точные и адаптивные прогнозные модели. Все это в итоге способствует более эффективному управлению запасами и повышению прибыли.

Вопрос: Как выбрать оптимальный метод прогнозирования для кефира “Простоквашино”?

Ответ: Выбор оптимального метода зависит от характеристик данных и целей прогнозирования. Если данные имеют выраженную сезонность и тренды, то более подходящим может оказаться метод Prophet. Если данные более стабильны, то можно использовать ARIMA или экспоненциальное сглаживание. Рекомендуется провести сравнительный анализ различных методов с использованием метрик точности (RMSE, MAE, MAPE) для выбора наиболее подходящего варианта. SAS Viya предоставляет инструменты для такого сравнительного анализа.

Вопрос: Какие риски связаны с использованием гипотетических данных в моделировании?

Ответ: Использование гипотетических данных может привести к неточным результатам прогнозирования. В реальной практике необходимо использовать реальные данные компании, учитывая все релевантные факторы, влияющие на спрос. Гипотетические данные могут быть использованы только для иллюстрации методов прогнозирования и не должны быть основой для принятия важных бизнес-решений.

Вопрос: Как учитываются внешние факторы (цены, маркетинговые акции) в модели прогнозирования?

Ответ: Внешние факторы могут быть учтены с помощью регрессионного анализа. В модель включаются дополнительные переменные, представляющие эти факторы. SAS Viya предоставляет инструменты для построения регрессионных моделей и оценки влияния внешних факторов на спрос. Важно иметь качественные данные об этих факторах для построения точной модели.

Вопрос: Какова стоимость внедрения и обслуживания SAS Viya?

Ответ: Стоимость внедрения и обслуживания SAS Viya зависит от множества факторов, включая количество лицензий, необходимость в дополнительных модулях и услугах консультирования. Для получения конкретной информации необходимо обратиться к официальным дистрибьюторам SAS. Однако, инвестиции в SAS Viya часто быстро окупаются за счет повышения эффективности управления запасами и роста прибыли.

Ключевые слова: FAQ, SAS Viya, прогнозирование спроса, FMCG, кефир, Простоквашино, анализ данных, экономический эффект, методы прогнозирования.