Oprogramowanie służące do prognozy danych, np. prognoza sprzedaży, prognoza kosztów itp. jest już dostępne do pobrania.

Jako metod do prognozowania danych na podstawie historycznych informacji, stosujemy najbardziej popularne metody, tj: ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average), Holt Winters oraz ETL.

Poniżej znajduje się zrzut ekranu z prognozowania sprzedaży produktu na następne okresy wg. ustawienia w polu 'Horizont':

Powyższy wykres przedstawia dane historyczne (linia czarna), prognoza z najmniejszą ilością błędu (linia niebieska) oraz pole pomarańczowe z 80% dokładnością i pole żółte z 95% dokładnością prognoz.

Do prognozowania danych nasz program do analizy danych używa głównie trzech metod: Autoregressive integrated moving avarages ARIMA, Exponential Smoothing Holt Winters oraz ETS.

przygotowanie pliku danych:

Oprogramowanie akceptuje pliki w formacie Excel CSV, pliki TXT, pliki XLS oraz XLSX obsługiwane będą w następnej wersji oprogramowania oraz pliki DAT, które są zwykłymi plikami tekstowymi. Następna wersja oprogramowania zawierać będzie również obsługę baz danych skąd dane będą automatycznie pobierane.

Poniżej znajduje się wygląd ekranu Excel z danymi:

Zasada jest taka aby pliki zawierały jedną linię nagłówka oraz reszta to dane, np. sprzedaż dzienna, tygodniowa, miesięczna lub roczna. pliki tekstowe jak również pliki sieciowe DAT mają taki sam format lecz bez przecników jak to ma miejsce w przypadku plików CSV.

Prognozowane dane jako wynik działania funkcji predykcji mogą być używane z wbudowanym generatorem raportów, kostką OLAP, siatką danych.

Tutaj znajduje się przykładowy plik danych w formacie CSV.