How to calculate the likelihood of success in a project using historical data?

Для расчёта вероятности успеха проекта на основе исторических данных можно использовать предикативную аналитику. trends.rbc.ru Этот метод предполагает выявление закономерностей в изменениях показателей в предыдущих периодах и предсказание их поведения в будущем. trends.rbc.ru

Процесс построения прогноза состоит из нескольких этапов: trends.rbc.ru

1. Определение цели анализа. trends.rbc.ru От этого будет зависеть, какие именно данные нужно собрать. trends.rbc.ru
2. Сбор данных из разных источников. trends.rbc.ru Чтобы сделать более точный прогноз, важна чистота и однообразие данных. trends.rbc.ru
3. Анализ с использованием статистических инструментов. trends.rbc.ru Для этой цели есть готовые решения, но некоторые компании предпочитают создавать софт под собственные нужды. trends.rbc.ru
4. Моделирование. trends.rbc.ru На этом этапе часто используется машинное обучение и другие методы с применением искусственного интеллекта. trends.rbc.ru Аналитики выявляют зависимости и факторы, влияющие на поведение показателей, и строят модель с прогнозом. trends.rbc.ru
5. Применение на практике. trends.rbc.ru Это финальный этап, когда становится понятно, насколько точным оказался прогноз. trends.rbc.ru В процессе применения модель обучается на новых данных и корректирует прогноз. trends.rbc.ru

Также для анализа рисков в проектах с использованием исторических данных можно применять метод Монте-Карло и анализ чувствительности. worksection.com

Важно помнить, что предикативная аналитика не может быть точной на 100%. trends.rbc.ru В реальности на каждый бизнес-показатель влияет множество факторов. trends.rbc.ru