Прогнозування попиту на основі історичних даних сховища

Огляд

Computer може використовувати історичні дані з таких інструментів, як Snowflake, для створення практичного прогнозу попиту за регіонами, сегментами чи товарними лінійками. Він виконує аналітичну роботу, зокрема визначає відповідну метрику попиту, збирає останні дані за минулі періоди, виявляє сезонність чи аномалії та узагальнює припущення, щоб операційні та планові команди отримували попередній прогноз для перегляду замість експорту даних сховища в електронну таблицю та ручного повторення того самого аналізу.

Ключовий результат

Computer підготував восьмитижневий прогноз попиту з тижневими оцінками за регіонами та сегментами клієнтів на основі даних сховища за останні 12 місяців.

У розділі «Підсумок» наведено інформаційну панель з очікуваним попитом, регіонами з найвищими темпами зростання, сегментами з падаючим або невизначеним попитом, відомими аномаліями та рекомендованими припущеннями для планування, щоб ви могли швидко зрозуміти прогноз перед переглядом деталей.

У розділі «Таблиця прогнозів» показано тиждень, регіон, сегмент клієнтів, історичну базову лінію, прогнозований попит, нижню оцінку, верхню оцінку, головне припущення та примітку щодо надійності. Структура таблиці дозволяє вставляти її в документ для планування або електронну таблицю.

У розділі «Тенденція» порівнюються фактичні історичні дані з прогнозом із виділенням незвичних тижнів, сезонності та сегментів, де дані занадто розріджені для впевненого аналізу.

Computer також застосував чотиричастинну структуру планування: планувати з урахуванням (сегменти з достатньою кількістю історичних даних і стабільною тенденцією), уважно стежити (сегменти зі зростанням, але більшою невизначеністю), спершу дослідити (сегменти, на які вплинули аномалії або відсутність даних) та не переоцінювати (сегменти з низьким обсягом, де відсоткові зміни коливаються надто хаотично).

Розгорнути

Розгорнути

Поради

• Визначте, що означає попит: якщо ваша команда використовує певну метрику, говоріть «прогнозувати виклики API», «прогнозувати бронювання», «прогнозувати обсяг звернень у підтримку» або «прогнозувати розширення кількості місць» замість просто «попиту».
• Додайте контекст планування: додайте «перетвори це на рекомендацію щодо укомплектування персоналом» або «узагальни прогноз для щотижневого операційного огляду».
• Врахуйте відомі події: додайте фільтри або контекст на кшталт «виключити тиждень збоїв», «врахувати березневу зміну цін» або «порівняти з періодом свят минулого року».