Как мы работаем
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.
Видеоролик, показывающий как с помощью Geointellect.com можно произвести оценку коммерческого помещения, оценку товарооборота (СДТО)