Модель прогнозов и рекомендаций

Прогноз

• Горизонт и дата построения.
• Базовая линия и версия модели.
• Диапазон неопределённости.
• Входные данные, исключения и качество истории.

Рекомендация

Рекомендация связывает наблюдаемый сигнал, предполагаемую причину, возможное действие, ожидаемый эффект и риск. Пользователь принимает, отклоняет или откладывает её с причиной.

Оценка результата

После действия фактический результат сравнивается с базовой линией. Без этого нельзя утверждать, что рекомендация была полезной или улучшила модель.

Интервалы учебного демо

В опубликованном демо дневное значение на дату прогноза отличается от суммы полного рассчитанного пути за период. При достаточной истории дневные и суммарные интервалы используют завершённые исторические ошибки соответствующего горизонта. Суммарный интервал не является суммой дневных границ. Проверки на учебных данных показывают поведение модели, а не точность в реальном бизнесе продавца. Количество для пополнения остаётся рекомендательным черновиком с явными допущениями о поставщике, товаре в пути и страховом запасе; заказ не создаётся.

Личное сравнение срока поставки в демо

В ProfitVena Intelligence откройте личный расчёт «что если» и включите сравнение срока поставки. Выберите модель PV-001–PV-080 и срок 7, 14 или 30 дней, затем нажмите «Рассчитать и сохранить». Используются актуальные данные готового прогноза по карточке: даты спроса, остатки, ожидаемая поставка, страховой запас, минимальная закупка и кратность упаковки. Положительный дефицит округляется вверх с учётом этих условий. Для каждого кабинета показан отдельный результат и ссылка на исходный прогноз.

Исторический финансовый расчёт и будущий объём закупки показаны отдельно. Изменение срока поставки не пересчитывает прошлую прибыль. Границы прогноза спроса дают только условный диапазон закупки: это не гарантия поставки и не совет покупать верхнюю границу. Отсутствующие интервалы остаются недоступными. Сценарий доступен только этому посетителю, хранится два часа и не меняет общие данные, сохранённый прогноз или заказы маркетплейса. Перед обсуждением объёмов AI проверяет сохранённые параметры по актуальному источнику; при недоступности данных выполните новый расчёт.