Прогнозирование
Построение прогноза на основе исторических данных
Продвинутый0 копирований61 просмотров
Заполните переменные
Значения автоматически подставляются в текст промпта
Промпт
Построй прогноз:
**Исторические данные:**
```
[данные]
```
**Горизонт прогноза:** [горизонт]
**Метод:** [метод]
Анализ:
1. **Исследование данных**
- Тренд
- Сезонность
- Аномалии
2. **Выбор метода**
- Почему этот метод
- Альтернативы
3. **Прогноз**
- Точечный прогноз
- Confidence interval
- Визуализация
4. **Валидация**
- Метрики качества (MAPE, RMSE)
- Backtesting
5. **Риски и допущения**
- Что может пойти не так
- Сценарии (оптимистичный, пессимистичный)
6. **Рекомендации**
- Как использовать прогноз
- Когда пересматривать
Пример результата
## Прогноз выручки: Q2-Q4 2026
### 1. Анализ данных
**Наблюдения:**
- Общий тренд: рост ~15% год к году
- Сезонность: Q4 пиковый (+25%), Q3 провал (-10%)
- Аномалий не выявлено
### 2. Выбор метода
Используем **Holt-Winters** (экспоненциальное сглаживание с трендом и сезонностью), так как:
- Достаточно данных для выявления сезонности
- Явный тренд и сезонный паттерн
- Простота интерпретации
### 3. Прогноз
| Период | Прогноз | CI 80% |
|--------|---------|--------|
| Q2 2026 | 1.45M | 1.3M - 1.6M |
| Q3 2026 | 1.35M | 1.1M - 1.6M |
| Q4 2026 | 1.75M | 1.4M - 2.1M |...
Примеры применения
- •прогнозирование
- •time series
- •планирование