EN

Секрет в предобработке данных

Предобработка данных при управлении запасами

Сегодня мы обсудим концепцию предобработки данных и ее важность для управления запасами и увеличения продаж. Если вы раньше не слышали об этом термине, давайте сначала определим его.

ПОЧЕМУ НИНДЗЯ ВСЕГДА ГОТОВ?

Предобработка данных — это процесс подготовки «сырых» данных для последующего анализа. Она подобна чистке и подготовке овощей или мяса перед тем, как начать готовить блюдо. Если у вас не будет качественного сырья, блюдо может получиться не таким вкусным или даже непригодным для употребления. Точно так же предобработка данных играет критически важную роль в управлении запасами и аналитике продаж.

После того как данные очищены, они готовы к подготовке к анализу. На этом этапе важно убедиться, что данные из разных источников можно сравнивать между собой. Это достигается с помощью процесса, известного как мэппинг данных, который обеспечивает целостность и согласованность информации. Так, мы получаем полное и объективное представление о бизнес-ситуации, что облегчает принятие обоснованных решений, помогает выявить тренды и прогнозировать будущий спрос.

Очистка данных — это первый этап предобработки, на котором мы ищем и исправляем проблемы в данных, такие как ошибки, дубликаты, пропущенные значения и прочее. Это важно, потому что неверные данные могут исказить наши выводы и привести к неправильным решениям.

Зачем мне вообще этим заниматься?

Увеличение точности прогнозов
Понимание поведения клиентов
Эффективное управление ресурсами
Принятие обоснованных решений
Определение и решение проблем
Конкурентное преимущество

Понимание, обработка и использование данных — это неотъемлемые составляющие успешного бизнеса в современном мире, и продажи не являются исключением. Аналитика данных на современном этапе чаще всего используется для следующих конкурентных направлений:

Особенно актуальна предобработка данных при прогнозировании в управлении запасами.

Вот некоторые ключевые этапы этого процесса:

Данные о продажах и остатках могут содержать пропущенные значения. Их восстановление позволяет создать непрерывные временные ряды, что важно для точного анализа и прогнозирования.

Заполнение пропущенных значений

Исправление выбросов

Иногда данные о продажах и остатках могут содержать аномальные значения, которые искажают общую картину. Эти выбросы необходимо исправить.

Сглаживание данных

Это процесс удаления шума из данных, позволяющий выделить тренды и паттерны.

Выравнивание и сопоставление данных

Данные из разных источников или периодов времени должны быть выровнены и сопоставлены для совместного анализа.

Создание однородных временных интервалов

Если у вас есть данные о продажах и остатках с разной частотой, их можно привести к одному уровню дискретизации для сравнения и анализа.

Например, с инструментом AltMacros от Reshape Analytics, процесс предобработки данных становится намного проще. Вам просто нужно загрузить данные в нужной структуре, а система сделает остальное, помогая обнаружить и исправить возможные ошибки.

Подготовка данных может отличаться в зависимости от выбранной модели управления запасами. Разные модели могут требовать разные типы данных, форматы и структуры, что влияет на методы предобработки данных.

Итак, мы увидели, насколько важна предобработка данных для управления запасами и продажами. Без нее мы рискуем принять неправильные решения на основе искаженных данных. Но с правильной предобработкой данных мы можем сделать точные прогнозы, управлять запасами эффективнее и увеличить продажи.