spotcast 1b预测中的早期异常检测

Spotcast预测中的早期异常检测

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想象一个企业可以提前预见趋势的世界。这将帮助他们预测自己的销售/收入,并提前做出战略决策。

因此,分析师们常常争相建立一个预测模型。然而,当前的预测模型存在一定的局限性和挑战,这些局限性和挑战不足以做出快速的业务决策。

确定预测中的差距,使其具有可操作性

虽然重要的是要知道,在未来一周内,销售额将下降X%,但由于洞察处于较高水平,这还不可行。

一个预测模型需要回答以下问题:

  1. 是什么导致了趋势的变化?为什么南方区域的销量会下降X1%,主要是P1类产品?东方P1类产品增长X2%的原因是什么?上升和下降趋势的原因需要一个预测模型来回答。
  2. 尺寸变化到什么程度?重要的是要了解颗粒级的变化幅度,以便采取行动。该模型需要量化每个变量中的变化,以帮助业务确定要采取的行动的优先级。
  3. 结果可靠且重要吗?该模型需要在所有可能的场景中进行测试和验证,以确保结果的一致性和更高的精度。一些测试参数将包括检查模型重要性和可靠性的一致性日军(平均绝对百分比误差)不同维度的值。

另一个需要考虑的重要因素是模型构建时间。构建复杂的模型需要花费大量的时间和精力,并且需要将所有信息连接在一起。模型需要在较短的时间内建立,以跟上趋势的变化。

处理所有业务KPI的趋势并从中掌握见解始终是一项耗时的任务。它涉及多个接触点的复杂性。异常检测引擎通过考虑预测和以前的数据,帮助识别KPI的真实驱动因素
指向多维地层。

Spotcast:通过自动预测发现异常

188bet金宝搏彩票LatentView分析公司名为Spotcast的内部工具有助于端到端的自动化预测,以从给定的时间序列数据中了解业务趋势和异常情况。通过比较最近日期的实际和预测,当预期趋势出现偏差时,它会提醒用户。

让我们看看Spotcast是如何工作的。

使用spotcast 1进行预测
  • 自动ML算法跨两个维度为任何用户选择的KPI运行时间序列预测。它预测了最近一个月的趋势线,并绘制了未来几天/几周/几个月的趋势线。
使用spotcast 2进行预测
  • 根据多变量情景的预测和实际数据点,对预测和实际数字进行对比总结,以确定异常情况。
使用spotcast预测
  • 对于任何给定的数据集,使用NLP叙事在多变量水平上动态提供深刻的洞察力。与手动解释方式相比,这减少了时间和精力。

使用Spotcast的好处

  • 企业用户可以有一个趋势和预测的可视化表示跨越不同的细分市场、产品类别、区域和其他感兴趣的维度。
  • 将会有提高精度以季节性和趋势为重点,采用多种预测模型获得最佳MAPE。
  • 分析是自动与主标注进入偏差原因在实际Vs预测中,深入了解增加或减少的原因。
  • 这个工具使生成见解更容易由于动态洞察力~平均产生15个可直接采取行动的见解。
  • 它非常提高分析师的运营效率通过将用于预测模型的工时减少三分之一。
4 .统计学家

结论
在Spotcast的帮助下,您可以立即开始发现业务中的异常情况,确定预期和实际趋势之间的差距,并了解导致KPI增加或减少的异常情况的根本原因。这将帮助您了解基准的变化趋势,并帮助设定目标。

取得联系来了解更多关于Spotcast的信息。