Некоторые методы прогнозирования спроса на такси в мегаполисах:

• Анализ исторических данных. 1 Для построения прогноза используют ретроспективные данные. 2 Однако такой анализ может задать лишь общий тренд на стабильных рынках с известной многолетней динамикой. 2
• Анализ влияния погодных условий. 1 Используют статистические методы для анализа связи между метеорологическими данными и количеством заказов. 1
• Анализ местных событий. 1 Рассматривают, как наличие крупных мероприятий может влиять на увеличение числа заказов в определённые дни или часы. 1
• Динамическое ценообразование. 4 Предполагает постоянный поиск баланса между спросом и предложением, чтобы пользователям всегда были доступны свободные машины. 4 Для этого используют коэффициент, на который умножается рассчитанная цена. 4
• Модели машинного обучения. 5 К ним относятся, например, линейная регрессия, полиномиальная регрессия, деревья принятия решений, ансамблевое обучение и метод случайных лесов. 5
• Метод switchback. 3 Районы делят на две группы: контрольную и экспериментальную. 3 К экспериментальной применяют тестируемый алгоритм. 3 Через короткий промежуток времени группы гексагонов случайно изменяют. 3 Показатели за время, когда алгоритм действовал и бездействовал, считают в разные «корзины». 3 Затем сравнивают показатели из двух «корзин», чтобы оценить влияние алгоритма на различные ситуации. 3