Стало скучно... решил немного покурить данную тему. может есть инфа? внешние компоненты? планируется анализ дебиторской задолженности,с целю    получения вероятной суммы поступления на ближайшие 3 дня. 80 процентов клиентов постоянные, каждый клиент ведёт себя индивидуально стабильно (плюс/минус)

Интересно, какой выигрыш будет перед гаданием на кофейной гуще?

нейро сеть для данного прогноза не к чему.

статистики хватит + поправка на сезонность

(0) Дык...
Возьми и сделай, делов-то
Особенно, если одноуровневую

в примерах для анализ данных прогноз продаж.
тот же кэш.

(1) это не кофейная гуща, визуально просматривается кто как себя ведёт, на какие суммы закупает как часто оплату динамит итд. (2) статистика слабовата, хотелось бы другие входные данные подбросить и веса их посмотреть

(0) http://infostart.ru/public/19549/

(4) где этот отчет? в УПП такого нету там механизм платформы "Анализ данных" задействован?

(6) спасибо, смотрю

не проще ли подушку безопасности держать

(9) нет подушка безопасности это замороженные деньги,

(9) Проще, но есть наверное желание ее сократить.

Вот с таких постов все и начинается...
А потом понеслась - ИИ, матрица, скайнет, восстание машин

Гыыы... Матрица на 1С... Аж самому смешно стало

(13)  а что нет что ль Ма?трица — математический объект, записываемый в виде прямоугольной таблицы элементов кольца или поля (например, целых, действительных или комплексных чисел), которая представляет собой совокупность строк и столбцов, на пересечении которых находятся её элементы. Количество строк и столбцов матрицы задают размер матрицы. Хотя исторически рассматривались, например, треугольные матрицы[1], в настоящее время говорят исключительно о матрицах прямоугольной формы, так как они являются наиболее удобными и общими.

(14) Круто. Ты когда копипастишь, лучше в кавычки текст заключай. А лучше просто ссылку на Педивикию. Или на поиск в гугле.

(0) Чушь. Перед тем как делать на 1С смоделируй систему хотя бы в google doc's. Увидишь, что данных из твоего условия для правдоподобного прогноза просто недостаточно.

(11) Сокращение подушки влечет повышенные требования к скорости поставок. Баланс нужно подбирать с учетом рисков.

(17) А логистика - вообще, наука противоречивая.
Если вообще наука...

(18) Как я убедился в последние полгода - еще какая наука =) Причем вполне себе точная.

(19) Точная. Но противоречивая))

(13) Матрица на 1С не получится. Воплощением 1С может стать ГЛэДОС.

(21) "ГЛэДОС"? расшифруй пжалуста

(22) wiki:GLaDOS

пфа! а я то думал

Как-то пытались построить прогноз продаж. На основании прогноза в деньгах, и данных о продажах за прошлые году, сделать прогноз продаж в единицах продукции помесячно на год. На выходе получилась...трампарарам...трудоемкая ересь)
Замечательно спрогнозировала закончившийся 2012 год на основании данных 2009-2011. Но полностью провалила прогноз на 2013, на основании 2010-2012.
Так что либо точные данные, либо на кофейной гуще точнее будет.
Имхо.

(25) каким способом прогнозировали?

(25) А на год-то зачем? Хотя бы квартальный прогноз, а еще лучше - помесячный. С учетом динамических вводных за предыдущие месяцы он гораздо точнее будет, чем мега-прогноз на год на основе пары предыдущих лет.

+(27) К тому же, если в случае крупной оптовой торговли еще что-то более менее на полгода можно спрогнозировать, то чем меньшие объемы, тем больше отклонений.

(27) пусть на 10 лет прогнозируют, по предыдущим пяти.
вувузелы математические

(26) Отслеживали сезонность в штуках отдельно по каждой продукции, затем по неким группам ну и итого. Аналогично по цене за штуку. Вводили некоторые ручные параметры для вновь появляющийся продукции и исключаемой из ассортимента. Искали корреляцию.
Вощем из пушек по воробьям)
(27) Сезонность огроменная, продажи в январе и сентябре на порядки отличаются. Т.е. в январе-апреле нужно делать задел на лето-осень, иначе производство не справится. А чтобы делать задел, нужно понять ЧТО именно "заделывать" )

(30) сезонность можно учесть кос-преобразованием фурье.
плюс регрессионная кривая.
ну и дурни што шукали корреляцию. причем дурни^2
степени. про факторный анализ слыхал?

(31) Кот, ругающий математическими терминами.
Чего только на мисте не увидишь!

(31) ))

(30) У нас такая же огроменная сезонность, собственно. Но "заделы" пилить - это плодить мертвые запасы, у вас узкое место в цепочке - само производство. Посчитайте объемы замороженных активов (т.н. "заделов") и оцените их же при расширении производства, способном перекрывать требования рынка в пиковые сезоны. Сильно удивитесь. А потом это же покажите боссам, чтобы и они удивились.

могу эффективно решить ваши проблемы. карасики

а то судя по всему решаете вы проблему как дошколята.
кодеры. ))

это я любя

+(34) Я тут смотрел старые данные, когда такая же проблема стояла с необходимостью делать запасы. Пришел опытный логист, рассчитал, убедил руководство расширить производственные линии - в результате они окупились буквально за два года за счет освобожденного оборотного капитала, раньше тупо месяцами лежавшего на складах в виде готовой продукции.

(38) линейное программирование?

(39) Конкретную методику реализации не знаю, не углублялся. Скорее всего да, методы подходящие.

На ИСе есть примеры нейросети и генетических алгоритмов.

+31 впрочем кос преобразование дает реальную
составляющую колебания. если хочите ) увидеть затухание
на границах межсезонья юзайте синус преобразование.
значение гармоники на частоте 1килохерц будет
интенсивностью колебания и если синус то частотой интенсивностизатухания. снижения спроса

(40) эх ты.

не углублялся он. знаю куда тебе углубляться более интересно

(34) Тут еще вот ведь что, от заказа клиента до отгрузки ему проходит 3 дня (по нашим стандартам). А вот от заказа поставщику до прихода на наш склад основных комплектующих в пиковые месяцы от 4 до 6 !!месяцев!!
Так что расширением производства проблема увы не решается(
(42) Где же вы раньше были (года 3 назад) )))

(44) Куда это? О_о

(45) я питаюсь исключительно на элитных помойках и ваших подачках не нуждаюсь. мог ради интереса решить проблему

(45) А это уже другое узкое место в цепочке поставок. Тоже решаемо, только уже другими методами.

(46) (|)   да все туда же

(49) Ну эт само собой, гг.

молодец