Методы прогнозирования
Блок "Методы прогнозирования" входит в решение Business-Qlik for Sales на базе QlikView (Qlik).
Методы прогнозирования:
- прогнозирование производства в QlikView,
- прогнозирование производства продукции в QlikView,
- прогнозирование объема производства в QlikView,
- прогнозирование издержек производства в QlikView.
Каковы преимущества использования решения?
- Увеличивается инициативность сотрудников в обслуживание клиентов;
- Повышается эффективность привлечения прибыльных клиентов;
- Повышаются продажи существующим клиентам;
- Растет процент сохранения прибыльных клиентов;
- Создается система упреждающего управления рисками, связанными с мошенническими действиями, а также людскими и материальными ресурсами.
Каковы результаты использования решения?- Руководители получают возможность принимать стратегические, операционные и тактические решения на всех уровнях организации;
- Минимизируются риски принятия неверных решений и совершенствуются рабочие процессы;
- Работа бизнес-аналитиков идет без помощи ИТ-специалистов благодаря наличию интуитивно понятного интерфейса с высокой степенью визуализации;
- Повышается прозрачность ИТ-инфраструктуры, так как открытая архитектура решения позволяет интегрировать его с любыми платформами.
R Project - интеллектуальный анализ в QlikView
Несмотря на то, что QlikView содержит богатый набор функций, в том числе статистических и финансовых, иногда возникают практические задачи, решение которых сложно реализовать, а порой и не возможно с использованием встроенного функционала платформы. Особенно это касается задач профессионального статистического анализа и прогнозирования. Для этого мы предлагаем воспользоваться функциональностью системы R.
Что такое R?
R – язык программирования для статистической обработки данных, а также – свободная программная среда вычислений с открытым исходным кодом в рамках проекта GNU (сайт). R поддерживает широкий спектр статистических и численных методов, с огромным количеством дополнительных пакетов (библиотек) специфических функций для специальных областей применения. R является стандартом де-факто для статистической обработки данных.
R включает в себя:
• язык программирования для статистической обработки данных;
• свободная программная среда вычислений с открытым исходным кодом в рамках проекта GNU;
• фактически стандарт для статистической обработки данных;
• широкий спектр статистических и численных методов;
• более 3000 пакетов (библиотек специфических функций для различных областей применения);
• большое количество книг и информационных ресурсов.
Какие задачи решаются с помощью R?
R позволяет реализовать огромное количество статистических (и не только) алгоритмов обработки данных, среди которых:
• деревья принятия решений;
• регрессионный анализ (линейная регрессия, логистическая регрессия, нелинейная регрессия);
• кластерный анализ;
• дискриминантный анализ.
Одна из самых востребованных задач, которая может быть решена с использованием R – это прогнозирование.
R позволяет задействовать ряд алгоритмов прогнозирования, среди которых:
• интегрированная модель авторегрессии – скользящего среднего;
• метод Хольта-Винтерса;
• TBATS (Trigonometric Box-Cox ARMA Trend Seasonal)
• GARCH модели;
• нейронные сети.
Базовые алгоритмы хорошо справляются не только с линейными, но и с нелинейными регрессиями, с комплексными зависимостями, включая регрессии с сезонностью и локальными микротрендами. Используя богатый набор функций общедоступных пакетов R можно реализовать достаточно сложные алгоритмы обработки данных.
Как интегрировать QlikView и R?
Если Вас заинтересовала возможность применения R совместно с QlikView, свяжитесь с нами - мы готовы проконсультировать Вас по всем возникшим вопросам.
Попробуйте задействовать потенциал интеллектуальных алгоритмов R совместно с BI платформой QlikView и возможно Вы сделаете еще больше впечатляющих бизнес открытий..
Скриншоты
Blue Yonder QlikView Integration
Решение для прогнозной аналитики Blue Yonder может быть легко интегрировано с QlikView. Whilst what goes on in the ‘cloud’ can be very complex connecting the predicitive analytics output back to QlikView has been quite straightforward. The retail demonstration application below shows predictive analytics being used to look at demand for melons.
Smarter predictive analytics for QlikView.
More melons needed.
Smarter forward demand.
Продукт Business-Qlik
Продукт Business-Qlik, запросить доступ к демо-стенду on-line
