Login AI
Разработка систем предиктивной аналитики
Собираем предиктивные модели на ваших данных: прогноз спроса, оттока и отказов. Валидируем на истории, считаем ошибку и встраиваем результат в принятие решений.
Модель предсказывает спрос, отток и отказ оборудования и работает на опережение.
Стоимость
от 2 000 000 ₽
за проект
Это нижняя граница проекта. Точную смету считаем после брифа: она зависит от объёма и числа интеграций.
Возможности
Прогноз на истории
Валидируем модель на прошедшем периоде, а не на случайной выборке из будущего.
Ошибка в деньгах
Переводим ошибку модели в излишки, дефицит и упущенные продажи, а не в абстрактный процент.
Признаки из процессов
Собираем сигналы из ERP, CRM и логов, а не только из одного отчёта.
Решение рядом с прогнозом
Прогноз попадает туда, где принимают решение: в дашборд, плановую систему или регламент закупки.
От заявки до результата
1
Аудит данных
Смотрим, какие сигналы есть и как далеко в прошлое: без истории модель не построить.
2
Схема признаков
Фиксируем признаки и горизонт прогноза, договариваемся о метрике и допустимой ошибке.
3
Обучение и валидация
Обучаем на истории, валидируем на прошедшем периоде и считаем ошибку в бизнес-единицах.
4
Встраивание в процесс
Подключаем прогноз к дашборду или плановой системе и ставим мониторинг дрейфа.
Проверьте, подойдёт ли вам
Подходит
Есть история событий
Продажи, отток и отказы записаны за достаточный период.
Решение периодическое
Закупка, план или обслуживание повторяются: прогноз встраивается в цикл.
Не подходит
Данных мало или они разовые
Без истории модель не построить, останется только экспертный прогноз.
Процесс менять не готовы
Прогноз без изменения процесса не приносит пользы, даже если он точный.
Что вы получаете
−20%
излишних запасов
Модель считала спрос по истории продаж, закупка выравнивала излишки по складу.
Меньше излишков
Закупка по прогнозу
Закупка опирается на прогноз, поэтому излишки и дефицит сокращаются вместе. Прошлый месяц перестаёт быть единственной опорой.
План заранее
Отказ до остановки
Отказ оборудования предсказывается по телеметрии до остановки, и обслуживание планируется заранее. Простой встаёт в плановый график.
До последнего звонка
Отток по поведению
Отток клиентов виден по изменению поведения, и удержание включается до последнего звонка. Сигнал приходит раньше, чем расторжение.
В рублях
Ошибка в деньгах
Излишек, дефицит и упущенная продажа считаются в деньгах. Ошибка модели видна в бюджете, поэтому решения опираются на цифры.
Механизм работы
Данные в модель
Собираем историю продаж, телеметрию и события оттока в один набор данных. На этом этапе чистим дубли и приводим единицы измерения.
Признаки и горизонт
Из истории достаём признаки: сезонность, промо, загрузку линии и активность клиента. Горизонт задаёт, насколько вперёд строим прогноз, поэтому вы понимаете, на какой срок опираться в решении.
Обучение и валидация
Делим историю на обучение и отложенную выборку, обучаем модель и считаем ошибку на прошлых периодах. Отложенная выборка показывает, как модель поведёт себя на данных за пределами обучающего набора.
Мониторинг дрейфа
После запуска следим за дрейфом данных и метриками в проде. Когда распределение смещается, модель переобучают и сравнивают с прошлой версией.
Где решение упирается
- 01
Смена режима вне прогноза
Новый конкурент или регуляторика ломают обученную зависимость, и прогноз такую смену режима пропускает. Такие сдвиги отслеживаем отдельно, вне модели.
- 02
Очистка данных
Дубли и разные единицы измерения искажают признаки, поэтому очистка данных идёт до обучения. Очистка данных — обязательный шаг, иначе прогноз опирается на мусор.
- 03
Модель устаревает
Дрейф данных отслеживают и модель переобучают, поэтому это регулярная работа. Модель устаревает, и поддержку планируют как процесс.
- 04
Точность от горизонта
Долгосрочные прогнозы слабее краткосрочных почти всегда. Точность зависит от горизонта, и мы честно называем её для каждого срока.
Технологии
Технологии, которые мы используем в работе, и их роль в проекте.
Данные и модели
Данные собираются в ClickHouse, признаки считаются в Airflow, модели обучаются на PyTorch и scikit-learn, а результат хранится в PostgreSQL.
Калькулятор стоимости
Это ориентировочный диапазон, а не коммерческое предложение. Точную смету подготовим после брифа: она зависит от объёма и числа интеграций.
Модели и сценарии
Сложность
Online-скоринг
Дополнительно
Поддержка
Первый год: обновления и мониторинг, ответ за 2 рабочих дня.
Услуга
Разработка систем предиктивной аналитики
В смету входит работа команды. Оборудование, лицензии сторонних сервисов и командировки добавляем по согласованию.
Расчётная стоимость
2,36 млн. ₽
Срок работ
5 нед.
Частые вопросы
Насколько точным будет прогноз?
Зависит от горизонта и стабильности процесса. Мы показываем ошибку на исторической валидации до старта, а не обещаем процент.
Что если данных мало?
Тогда строим простую модель или правило и честно говорим, что глубокое обучение не окупится.
Куда попадает прогноз?
В дашборд, плановую систему или регламент закупки — туда, где решение принимают, а не в отдельный отчёт.
Кто следит за качеством?
Мониторинг дрейфа на платформе плюс периодическое переобучение. Это регулярная работа, а не разовый проект.
Как проверяем модель до запуска?
Делим историю на обучение и отложенную выборку и считаем ошибку на периодах, которые модель не видела. Отдельно показываем, какие признаки сильнее всего влияют на прогноз, чтобы результат можно было объяснить бизнесу.
Что нужно от вашей команды?
Доступ к историческим данным и понимание бизнес-правил: как считаете излишки, дефицит и упущенную продажу. Эту связь закладываем в метрику качества, иначе модель будет оптимизировать не то.
Как прогноз попадает в процесс?
Встраиваем вывод в дашборд, плановую систему или регламент закупки через API. Отдельного отчёта, который никто не читает, мы не делаем.
Что берут вместе с этой услугой
Связанные услуги
В составе решений
Примеры внедрений
×4,5
Скорость обработки потоковых данных
Готовы обсудить задачу?
Оставьте заявку – вернёмся с предложением и предварительной оценкой.
Связаться с нами