Как сделать прогноз в 1с

Обновлено: 07.07.2024

есть объем продаж за 2010 год (6870000 млн. р) за 2011 ( 7180000 млн. р) за 2012 (9268000 млн. р )
как сделать прогноз на 2013, 2014, 2015 год по объему продаж?

Простейший способ - вычислить средние темпы роста и применить их к известным Вам данным:
1. Сначала определяем цепные темпы роста (в коэффициентах. т. е. не умножая на 100 %) в каждом году:
2011 год к 2010-ому:
7 180 000 : 6 870 000 = 1,0451
2012 год к 201-ому:
9 268 000 : 7 180 000 = 1,2933
2. Цепные коэффициенты темпов роста перемножаем:
1,0451 х 1,2933
из из получившегося результата извлекаем корень той степени, сколько у нас цепных коэффициентов роста. В нашем случае их два - значит, извлекаем корень квадратный:
корень (1,4501 х 1,2933) = 1,1626
или в более привычно форме 1,1626 х 100 = 116,26 %
Таким образом, средние темпы роста объема продаж в оцениваемые годы составляют 1,1626 или 116,26 %
3. Теперь, последовательно применяя данный коэффициент, получаем следующие прогнозные данные:
9 268 000 х 1,1626 = 10 774 498 - за 2013 год
10 774 498 х 1,1626 = 12 526 431 - за 2014 год
12 526 431 х 1,1626 = 14 563 229 - за 2015 год

Суть этого метода в том что Вы определяете насколько в прошлом изменялось значение объема продаж в среднем и предполагаете, что те же темпы роста сохранятся в будущем. Довольно приблизительный метод, не учитывает изменений в экономике и законодательстве и предполагает, что обстановка и условия остаются стабильными. Но простой и применяется часто.

Прогнозирование продаж в Excel не сложно составить при наличии всех необходимых финансовых показателей.

В данном примере будем использовать линейный тренд для составления прогноза по продажам на бушующие периоды с учетом сезонности.

Линейный тренд хорошо подходит для формирования плана по продажам для развивающегося предприятия.

Excel – это лучший в мире универсальный аналитический инструмент, который позволяет не только обрабатывать статистические данные, но и составлять прогнозы с высокой точностью. Для того чтобы оценить некоторые возможности Excel в области прогнозирования продаж, разберем практический пример.

Пример прогнозирования продаж в Excel

Рассчитаем прогноз по продажам с учетом роста и сезонности. Проанализируем продажи за 12 месяцев предыдущего года и построим прогноз на 3 месяца следующего года с помощью линейного тренда. Каждый месяц это для нашего прогноза 1 период (y).

Уравнение линейного тренда:

y — объемы продаж;
x — номер периода;
a — точка пересечения с осью y на графике (минимальный порог);
b — увеличение последующих значений временного ряда.

Допустим у нас имеются следующие статистические данные по продажам за прошлый год.

Общая картина составленного прогноза выглядит следующим образом:

График прогноза продаж:

Алгоритм анализа временного ряда и прогнозирования

Алгоритм анализа временного ряда для прогнозирования продаж в Excel можно построить в три шага:

Выделяем трендовую составляющую, используя функцию регрессии.
Определяем сезонную составляющую в виде коэффициентов.
Вычисляем прогнозные значения на определенный период.

Нужно понимать, что точный прогноз возможен только при индивидуализации модели прогнозирования. Ведь разные временные ряды имеют разные характеристики.

Чтобы посмотреть общую картину с графиками выше описанного прогноза рекомендуем скачать данный пример:

После того, как вы выберете и адаптируете окончательную модель машинного обучения в scikit-learn, вы можете использовать ее для прогнозирования новых экземпляров данных.

У начинающих есть путаница, как именно это сделать. Я часто вижу такие вопросы, как:

Как мне делать прогнозы с моей моделью в scikit-learn?

В этом руководстве вы узнаете, как именно вы можете делать классификационные и регрессионные прогнозы с помощью окончательной модели машинного обучения в библиотеке Python scikit-learn.

После завершения этого урока вы узнаете:

Как доработать модель, чтобы подготовить ее к прогнозированию.
Как делать классовые и вероятностные прогнозы в scikit-learn.
Как делать регрессионные прогнозы в scikit-Learn.

Обзор учебника

Этот урок разделен на 3 части; они есть:

Сначала доработайте свою модель
Как прогнозировать с помощью моделей классификации
Как прогнозировать с помощью регрессионных моделей

1. Сначала доработайте свою модель

Прежде чем вы сможете делать прогнозы, вы должны подготовить окончательную модель.

Возможно, у вас есть обученные модели, использующие перекрестную проверку в k-кратном порядке или разделенные на обучающие / тестовые данные. Это было сделано для того, чтобы дать вам оценку мастерства модели на данных вне выборки, например, новые данные.

Эти модели выполнили свою задачу и теперь могут быть выброшены.

Теперь вы должны обучить окончательную модель на всех ваших доступных данных.

Вы можете узнать больше о том, как тренировать окончательную модель здесь:

2. Как прогнозировать с помощью моделей классификации

Классификационные проблемы - это те, в которых модель изучает сопоставление между входными и выходными объектами, которые представляют собой метки, такие как «спам" а также "не спам«.

Ниже приведен пример кода завершенногоЛогистическая регрессиямодель для простой задачи двоичной классификации.

Хотя мы используемЛогистическая регрессияВ этом уроке те же функции доступны практически на всех алгоритмах классификации в scikit-learn.

После завершения вашей модели, вы можете сохранить модель в файл, например, через рассол. После сохранения вы можете в любой момент загрузить модель и использовать ее для прогнозирования. Пример этого см. В посте:

Для простоты мы пропустим этот шаг для примеров из этого урока.

Существует два типа классификационных прогнозов, которые мы можем сделать с нашей окончательной моделью; это классовые прогнозы и вероятностные прогнозы.

Предсказания класса

Предсказание класса: с учетом окончательной модели и одного или нескольких экземпляров данных прогнозируют класс для экземпляров данных.

Нам не известны итоговые классы для новых данных. Вот почему нам нужна модель в первую очередь.

Мы можем предсказать класс для новых экземпляров данных, используя нашу окончательную модель классификации в scikit-learn, используяпредсказать, ()функция.

Например, у нас есть один или несколько экземпляров данных в массивеXnew, Это можно передатьпредсказать, ()функция в нашей модели, чтобы предсказать значения класса для каждого экземпляра в массиве.

Предсказания нескольких классов

Давайте сделаем это конкретным на примере прогнозирования нескольких экземпляров данных одновременно.

Выполнение примера предсказывает класс для трех новых экземпляров данных, а затем печатает данные и прогнозы вместе.

Прогноз одного класса

Если у вас был только один новый экземпляр данных, вы можете предоставить его как экземпляр, заключенный в массив дляпредсказать, ()функция; например:

При выполнении примера печатается один экземпляр и прогнозируемый класс.

Примечание о ярлыках классов

Когда вы подготовите свои данные, вы отобразите значения класса из вашего домена (например, строки) в целочисленные значения. Возможно, вы использовалиLabelEncoder,

этоLabelEncoderможет быть использован для преобразования целых чисел обратно в строковые значения черезinverse_transform ()функция.

По этой причине вы можете сохранить (засолить)LabelEncoderиспользуется для кодирования ваших значений y при подгонке вашей окончательной модели.

Вероятностные прогнозы

Другой тип прогноза, который вы можете сделать, - это вероятность того, что экземпляр данных принадлежит каждому классу.

Это называется прогнозированием вероятности, когда для нового экземпляра модель возвращает вероятность для каждого класса результатов в виде значений от 0 до 1.

Вы можете делать такие типы предсказаний в scikit-learn, вызываяpredict_proba ()функция, например:

Эта функция доступна только в тех классификационных моделях, которые способны делать вероятностный прогноз, что является большинством, но не всеми моделями.

Пример ниже делает прогноз вероятности для каждого примера вXnewмассив данных экземпляра

Запуск экземпляра делает прогнозы вероятности, а затем печатает экземпляр входных данных и вероятность каждого экземпляра, принадлежащего первому и второму классам (0 и 1).

Это может быть полезно в вашем приложении, если вы хотите представить вероятности пользователю для экспертной интерпретации.

3. Как прогнозировать с помощью регрессионных моделей

Ниже приведен пример доработанногоЛинейная регрессиямодель. Опять же, функции, продемонстрированные для создания регрессионных прогнозов, применимы ко всем регрессионным моделям, доступным в scikit-learn.

Мы можем прогнозировать величины с помощью окончательной регрессионной модели, вызываяпредсказать, ()функция на доработанной модели.

Как и в случае с классификацией, функция предиката () принимает список или массив из одного или нескольких экземпляров данных.

Прогнозы множественной регрессии

В приведенном ниже примере показано, как сделать регрессионные прогнозы для нескольких экземпляров данных с неизвестным ожидаемым результатом.

Выполнение примера делает несколько прогнозов, а затем выводит входные данные и прогнозы параллельно для просмотра.

Прогнозирование единой регрессии

Эту же функцию можно использовать для прогнозирования отдельного экземпляра данных, если он надлежащим образом заключен в окружающий список или массив.

Выполнение примера дает один прогноз и печатает экземпляр данных и прогноз для просмотра.

Дальнейшее чтение

Этот раздел предоставляет больше ресурсов по теме, если вы хотите углубиться.

Резюме

В этом руководстве вы узнали, как делать классификационные и регрессионные предсказания с помощью окончательной модели машинного обучения в библиотеке Python scikit-learn.

В частности, вы узнали:

Как доработать модель, чтобы подготовить ее к прогнозированию.
Как делать классовые и вероятностные прогнозы в scikit-learn.
Как делать регрессионные прогнозы в scikit-Learn.

У вас есть вопросы?
Задайте свои вопросы в комментариях ниже, и я сделаю все возможное, чтобы ответить.

Наибольший интерес для статистического анализа представляют средние абсолютного прироста, темпа роста и темпа прироста, гак как эти показатели являются обобщающими характеристиками динамики. С их помощью можно строить прогнозы исследуемых показателей, однако необходимо отметить, что их применение требует определенной осторожности.

Средний абсолютный прирост используют как характеристику временных данных (), где, для построения прогноза в случае представления их в виде прямой, проходящей через две крайние точки (рис. 1.32).

Рис. 1.32. Временной ряд, подходящий для прогнозирования с помощью среднего абсолютного прироста

На равномерный характер указывают примерно одинаковые знамения цепного абсолютного приростапри. Тогда прогноз на один шаг вперед равен

а нашагов равен

Средний темп ростаиспользуют как характеристику временных данных (), где, в случае представления их как показательной (экспоненциальной) функции, проходящей через две крайние точки (рис. 1.33).

Рис. 1.33- Временной ряд, подходящий для прогнозирования с помощью среднего темпа роста

Условия применения среднего темпа роста предполагают примерно одинаковые цепные темпы роста. В самом деле,

В этом случае прогноз нашагов вперед определяется как

К недостаткам среднего приростаи среднего темпа ростаследует отнести то, что они учитывают лишь конечный и начальный уровни ряда (и) из п наблюдений, исключают влияния промежуточных уровней.

Преимущества: рассмотренные показатели имеют весьма широкую область применения, что объясняется чрезвычайной простотой их вычисления. Они могут быть использованы как приближенные, простейшие способы прогнозирования, предшествующие более глубокому количественному и качественному анализу (см. гл. 8).

Поданным таблицы о числе природных катастроф, произошедших в мире за 1970– 2013 гг., швейцарской перестраховочной компании SwssRE (табл. 1.23) рассчитаем основные показатели динамики – цепные и базисные (но сравнению с 1970 г.) абсолютные приросты, темпы роста и темпы прироста. С помощью среднего абсолютного прироста и среднего темпа роста рассчитаем прогноз числа природных катастроф на ближайшие три года.

Читайте также: