Введение в Nixtla для прогнозирования спроса.

Основы Nixtla прогнозирование спроса в бизнесе.

Через конкурс прогнозирования спроса M5 изучите, как использовать пакет прогнозирования Nixtla.

Точное прогнозирование играет важную роль в принятии обоснованных решений и сохранении конкурентного преимущества в современном быстро меняющемся деловом мире. Представляем Nixtla Verse, платформу, которая демократизирует доступ к передовым прогностическим моделям.

Используйте эту систему, чтобы разблокировать потенциал передовых статистических моделей, глубокого обучения и машинного обучения для точных прогнозов. Подходит для розницы, финансов, логистики и любых других бизнесов, основанных на точных прогнозах.

Пакет прогнозирования Nixtla отлично подходит для практиков, которым нужно ускорить оценку моделей и их разработку. Если вам не нужен высоко настраиваемый алгоритм для прогнозирования ваших данных, этот пакет может обеспечить очень хорошие результаты большую часть времени, используя подобный интерфейс scikit, который облегчает его использование.

Краткая презентация соревнования M5

“Соревнования M” – это серия открытых конкурсов, организованных командами под руководством исследователей прогнозирования Спироса Макридакиса и предназначенных для оценки и сравнения точности различных методов прогнозирования: https://www.kaggle.com/c/m5-forecasting-accuracy

В этом соревновании мы используем иерархические данные о продажах от Walmart для прогнозирования ежедневных продаж на следующие 28 дней. Данные охватывают магазины в трех штатах США (Калифорния, Техас и Висконсин) и включают уровень товара, отдела, категории продукта и детали магазина. Кроме того, в них присутствуют объясняющие переменные, такие как цена, акции, день недели и специальные события.

Несколько фактов о наборе данных и соревновании:

  • Большинство из более чем 42 840 временных рядов имеют первейший характер (порывистые продажи, включая нули).
  • В этом соревновании используется взвешенная среднеквадратическая ошибка.
  • В дополнение к данным временных рядов, оно также включает объясняющие переменные, такие как цена, акции, день недели и специальные события (например, Супер Боул, День святого Валентина и Православная Пасха), которые влияют на продажи и используются для улучшения точности прогноза.
Иерархическое дерево данныхИсточник: https://mofc.unic.ac.cy/m5-competition