Аналитическая система для прогнозирования временных рядов

Сегодня в России большинство предприятий не могут позволить себе иметь аналитический отдел, состоящий из высококвалифицированных специалистов в области анализа данных и прогнозирования. Потребность же в обработке и анализе данных, решении задач прогнозирования растёт из года в год в связи со снижением нормы прибыли во многих отраслях экономики и необходимостью внедрять и использовать интеллектуальные системы для повышения конкурентоспособности предприятий. Поэтому всё большую популярность приобретают программные продукты, не требующие от пользователя глубоких аналитических знаний и использующие методы Data Mining для принятия оптимальных решений в бизнесе.

Одной из очень распространенных задач является прогнозирование временных рядов (например, прогнозирование объёмов продаж). Современные системы статистического анализа данных (например, SPSS, STATISTICA) предлагают множество методов прогнозирования и анализа временных рядов, однако они предполагают высокий статистический уровень подготовки пользователя, к тому же традиционные методы в современных условиях зачастую показывают менее точные результаты чем, нейронные сети.

Компанией KAI Development была разработана аналитическая система для прогнозирования временных рядов на основе современных нейросетевых и Data Mining методов, что позволило значительно снизить требования к математической и аналитической подготовке пользователя по сравнению с традиционными системами, и при этом не потерять гибкости анализа и качества результатов. Основная концепция системы – анализ и прогнозирование временных рядов должны быть проще, чем в традиционных статистических системах, а также максимально автоматизированными. Система предназначена для аналитиков, управленцев, маркетологов, финансистов. Профессионального образования в области прикладной статистики или математических методов в экономике не требуется.

Ключевые особенности системы:

• Гармоничный синтез самых передовых и классических методов:
• Нейронные сети;
• Вейвлеты;
• Сглаживающие сплайны;
• Автокорреляция и др.
• Автоматический поиск оптимальных прогнозирующих моделей.
• Удобный пользовательский интерфейс.