Modul: Výpočet denní předpovědi¶
Manažerský popis¶
Modul měsíční předpovědi prodeje dokáže spočítat pouze absolutní prodané množství v daném měsíci. Pro účely objednávání je měsíční modul nedostačující a proto je potřeba rozpadnout měsíční množství do dní. Vzhledem k prvku náhodnosti je výhodnější a přesnější rozpadnout měsíční množství do dní, než přímo předpovídat denní prodeje.
Modul výpočtu denní předpovědi slouží pro výpočet očekávaného podílu nepromočního poměru dní v rámci jednoho měsíce. Výstupem modulu je:
- poměrný rozpad prodeje na jednotlivé dny v týdnu,
- poměrný rozpad prodeje na třemi rovnoměrnými úseky v každém měsíci: (1.-10. den, 11.-20. den a 21.- poslední den v měsíci) - důvodem je vliv výplat v retailu.
Pokud se nepodaří najít dostatečná závislost mezi prodeji, algoritmus rozdělí měsíční množství do dní rovnoměrně s přihlédnutím na globální nastavení prodejních dnů (PO-PÁ, PO-SO, PO-NE).
Funkční popis¶
Výpočet rozpadu měsíční předpovědi do dnů¶
Výpočet probíhá nad historickými prodeji, ze kterých se algoritmus učí statistiku.
Podle konfigurace je možné pro výpočet použít více datových zdrojů, které budou následně vyhodnoceny, a pro každý produkt a sklad bude vybráno nejlepší řešení s ohledem na jeho specifické prodeje:
- Rovnoměrný rozpad podle prodejních dnů (rovnoměrně na všechny prodejní dny).
Další 2 vstupy (datové zdroje) využívají stejně jako měsíční předpověď toho, že pokud jsou produkty v jedné kategorii nebo na různých pobočkách dostatečně podobné, je výhodnější vytvořit statistiku společně nad více datovými řadami.
- Rozpad podle prodejů kategorie produktu.
- Rozpad prodejů podle umístění položky v top down (konkrétní produkt na různých pobočkách).
Rozšíření¶
Analýza denního rozpadu pro Velikonoční a Vánoční období¶
Základní řešení denního rozpadu nezohledňuje extrémní vliv svátků jako Vánoc nebo Velikonoc (V&V). Toto rozšíření nám pomůže lépe předpovídat V&V. Hlavním bodem je zlepšení denní předpovědi, abychom zohlednili nárůst prodejů před daným svátkem a jeho následný prudký pokles. Analýza funguje tak, že se učí z historických dat v inkriminovaných měsících a hledá v denních prodejích pravidelnosti, které se následně snaží aplikovat na budoucnost. Výsledkem je tedy rozpad měsíční předpovědi do dnů, kdy jsou zohledněny V&V.
Samotný výpočet se skládá ze dvou hlavních bloků:¶
- Učení (Velikonoce a Vánoce): Analýza minulosti a příprava procentuálních rozpadů.
- Měsíční úprava pro březen a duben (pouze Velikonoce): Rozložení měsíční historie a předpovědi správným způsobem s ohledem na pohyblivé termíny.
Učení¶
Analýza obou dvou svátků je prováděna pomocí stejného pattern-based algoritmu. Výpočet začíná učením z historických dat prodejů. Na datech jsou pouštěny patterny, které ověřují vlastnosti řady jako například vliv dne v týdnu nebo týdne v měsíci. Pokud pattern vyhodnotí, že řada vyhovuje jeho požadavkům, tak je následně zohledněn pro rozpad předpovědi do dnů.
Algoritmus nikdy neprobíhá nad jednou skladovou položkou. Na to je obvykle k dispozici příliš málo dat, která bývají navíc ovlivněna extrémy. Algoritmus probíhá nad určitou úrovní produktové hierarchie, kterou je možno si zvolit.
Výsledkem učení je tedy procentuální rozpad předpovědi na jednotlivé dny.
Měsíční úprava pro březen a duben¶
Pro správnou analýzu Velikonoc je zapotřebí zohlednit fakt, že tento svátek není vždy ve stejném měsíci. Kvůli tomu nám případné nárůsty a poklesy v historických datech prorůstají do dvou měsíců (březen a duben). Do předpovědí se tedy přidává balancer, který narovnává zmiňované měsíce pro metody předpovědi a následně její výstup rozpadá podle vypočtených dat z prvního kroku analýzy.