Анализ данных розничной сети

Сперва мы изучаем данные о розничной сети заказчика, анализируем пространственные факторы, ищем закономерности и проверяем гипотезы. В результате получаем переменные, которые лягут в основу прогноза.

Подбираем и строим модели прогнозирования

В зависимости от задачи, особенностей торговой сети и выявленных переменных мы подбираем модель для прогнозирования.

• Множественная регрессия.

• Модель Хаффа с учётом и без учёта улично-дорожной сети

• Метод объектов-аналогов.

• Деревья принятия решений.

Сравнительный анализ моделей.

Результат успешной модели — прогноз с минимальной ошибкой. Чтобы достичь минимальной ошибки прогноза, можно сравнить ошибки нескольких моделей. В результате мы описываем недостатки и достоинства моделей и даём рекомендации, какую модель использовать для более точного прогноза.

Программирование инструмента автоматического расчёта товарооборота

За точность прогноза отвечает модель, а за скорость оценки и принятия решения отвечает инструмент-калькулятор, с помощью которого пользователь облачной геомаркетинговой системы Геоинтеллект оценивает новые локации и прогнозирует их товарооборот. На основе модели мы создадим калькулятор, и вы сможете рассчитывать товарооборот будущей локации за несколько минут.