Для прогнозирования продаж продуктов питания можно использовать различные методы анализа данных, среди них:

• Анализ временных рядов. 1 Метод базируется на анализе исторических данных за прошедшие периоды времени. 1 Некоторые методы анализа временных рядов: скользящее среднее, экспоненциальное сглаживание. 12
• Декомпозиция. 1 Метод помогает проанализировать данные за месяц или за квартал при колебаниях спроса и получить прогноз на год поквартально. 1 При этом рассматриваются четыре влияющих фактора: тренд, циклический, сезонный и случайный. 1
• Анализ годовых графиков. 1 Используется при наличии данных по продажам за несколько лет. 1 Годовые графики разбивают по месяцам и сравнивают получившиеся ежегодные графики в разрезе пиков и падений. 1
• Квантильные методы. 2 Вместо того чтобы прогнозировать одно среднее значение спроса, квантильный подход оценивает разные варианты. 2 Можно спрогнозировать верхнюю границу спроса с заданной вероятностью. 2
• Вероятностные методы. 2 Такие методы оценивают распределение возможного спроса, а не выдают одну цифру. 2 Например, метод Монте-Карло генерирует множество случайных сценариев продаж и рассчитывает вероятность различных объёмов спроса. 2
• Экспертные модели. 2 Такие методы основаны на мнении людей — экспертов рынка. 2 Их применяют, когда данных для статистики мало (например, новый товар). 2
• Нейронные сети и алгоритмы. 2 Современные алгоритмы машинного обучения и нейронные сети позволяют прогнозировать спрос с высокой точностью, особенно когда данных много. 2 AI-модели способны учесть сложные зависимости: они анализируют историю продаж вместе с множеством факторов (цены, акции, сезонные тренды и др.) и выявляют скрытые паттерны. 2

Как правило, для более точного прогнозирования продаж методы комбинируют. 3