Прогнозный интервал продаж: проверьте попадания и ширину

Прогноз продаж может показывать диапазон, а закупщик всё равно не понимает, насколько ему доверять. Для начала проверьте на прошлых решениях две вещи: как часто факт оказывался внутри сохранённых границ и насколько широкими были эти границы. Это процедура проверки готового прогноза, которую можно выполнить в обычной таблице.

Что именно проверяем

В Forecasting: Principles and Practice прогнозный интервал описан как диапазон будущего значения с заданной вероятностью. Для проверки качества авторы рассматривают и ширину диапазона, и выход факта за его пределы. Одной доли попаданий недостаточно: очень широкий диапазон легче покрывает факт, но хуже помогает выбрать объём закупки.

Проверяем продажи за конкретный период, а не вероятность отсутствия дефицита. Процент на прогнозном интервале сам по себе не задаёт уровень обслуживания склада. Для решения о закупке отдельно понадобятся сроки поставки, остаток, ожидаемые поступления и цена ошибки.

Соберите строки, которые можно сравнивать

Возьмите сохранённые прогнозы, выпущенные до начала прогнозируемого периода. Для каждой строки нужны:

• SKU, склад или канал, единица измерения;
• дата выпуска прогноза, начало и конец целевого периода;
• горизонт, например следующая неделя от даты выпуска;
• заявленный уровень интервала, нижняя и верхняя границы;
• фактические продажи за тот же период с тем же определением показателя.

Если прогнозировали заказанные штуки, нельзя подставлять выручку или выкупленные штуки. Версии, пересчитанные после получения факта, не подходят для оценки прежнего решения. Если сохранённой истории нет, начните сохранять её сейчас и дождитесь завершения целевых периодов.

Не смешивайте разные горизонты и уровни интервалов в одном результате. Прогноз на неделю и прогноз на месяц проверяйте отдельно. Отметьте периоды отсутствия товара: ограниченные наличием продажи не доказывают, что модель правильно оценила весь потенциальный спрос. Не заполняйте недостающий спрос выдуманными заказами.

Посчитайте попадания и ширину

Пусть B содержит нижнюю границу, C верхнюю, D факт. Каждая строка должна пройти проверку B ≤ C; все три ячейки должны содержать числа. Пропуски сначала разберите, а не заменяйте нулями.

Добавьте столбцы:

Доля попаданий равна сумме первого столбца, делённой на число пригодных строк. Рядом обязательно покажите число строк и среднюю ширину. Для каждого наблюдения три индикатора должны в сумме давать 1. Это простая проверка расчёта.

При сравнении двух моделей оставьте одинаковые SKU, периоды, горизонты и уровни интервалов. Ширину в штуках сравнивайте на одном составе товаров: смена ассортимента сама может изменить итог.

Как принять следующее решение

Частые выходы выше верхней границы требуют отдельного разбора: проверьте акции, доступность товара, изменения цены и соответствие горизонта. Частые выходы ниже нижней границы тоже важны для закупки: найдите периоды падения продаж и проверьте состав данных. Это направления диагностики, а не доказанные причины ошибки.

Если попаданий много, но ширина настолько велика, что по диапазону нельзя выбрать заказ, верните аналитику оба показателя. Сужать границы вручную ради удобной закупки нельзя: сначала нужно проверить новый вариант на данных, которых он ещё не видел.

Не требуйте точного совпадения наблюдаемой доли с заявленным процентом на короткой истории. Покажите объём выборки и периоды; зависимые наблюдения и меняющиеся условия ограничивают выводы. Эта проверка помогает обнаружить проблему, но не сертифицирует модель и не гарантирует будущие продажи.

Что сохранить после проверки

Результат работы: файл с исходными версиями прогноза, правилами отбора строк, четырьмя расчётными столбцами и итогами по каждому горизонту. Зафиксируйте, какие строки исключены и почему. Следующий шаг назначьте по результату: проверить данные, запросить пересчёт модели или накопить историю.

Для проверки точечного прогноза используйте отдельный разбор ошибки прогноза продаж и WAPE. Ошибка одной прогнозной цифры и качество диапазона отвечают на разные вопросы.