Авторский курс Елизаровой НаталииAuthor's course by Nataliia Elizarova
Открытый урок · 03-02-01Open lesson · 03-02-01

Карта выбора метода прогнозаA map for choosing a forecasting method

«Какой метод лучший?» — самый частый вопрос новичка. Честный ответ: лучшего нет, есть подходящий к вашим данным. В этом уроке — карта из пяти простых вопросов. Отвечаете кнопками и получаете метод, формулу в Excel и предупреждение, где он может подвести.

"Which method is best?" is the most common beginner question. The honest answer: there is no best one, only the one that fits your data. This lesson gives you a map of five simple questions. Answer with buttons and get a method, an Excel formula and a warning about where it can let you down.

⏱ 20 минут⏱ 20 minutes 🗺 Интерактивная карта выбора🗺 An interactive choice map ✅ В конце — тест из 8 вопросов✅ An 8-question quiz at the end

После урока вы сможетеAfter this lesson you will be able to

  • по графику продаж узнать «портрет» ряда: ровный, с трендом, с сезоном, рваный, новинка;
  • выбрать стартовый метод за пять вопросов;
  • понять, когда к методу нужно добавлять акции, цены и погоду;
  • не попасться на миф «чем сложнее, тем точнее».
  • recognise a series' "portrait" from its chart: flat, trending, seasonal, intermittent, new;
  • pick a starting method in five questions;
  • see when promos, prices and weather must be added to the method;
  • avoid the "more complex means more accurate" myth.
1

Метод выбирают по данным, а не по модеChoose a method by the data, not by fashion

Метод прогноза — как обувь. Кроссовки отличные, но не для свадьбы и не для гор. Так и с методами: Holt–Winters прекрасен для лимонада с летним пиком и бесполезен для новинки, которая продаётся второй месяц. Поэтому сначала смотрим на данные, а потом выбираем метод.

A forecasting method is like shoes. Trainers are great, but not for a wedding or the mountains. Same with methods: Holt–Winters is excellent for lemonade with a summer peak and useless for a product in its second month. So we look at the data first, then pick the method.

📅

Сколько истории?How much history?

Чтобы увидеть сезон, нужно хотя бы два полных года.

To see a season you need at least two full years.

🧩

Продаётся регулярно?Sells regularly?

Если продажи бывают не каждый месяц, обычные методы ошибаются.

If sales do not happen every month, ordinary methods go wrong.

🌞

Есть сезон и тренд?Season and trend?

От этого зависит, какую ступеньку лестницы методов брать.

This decides which step of the method ladder to take.

🎯

Что влияет извне?Outside drivers?

Акции, цены, погода — их методы рядов не видят, их добавляют отдельно.

Promos, prices, weather — time-series methods cannot see them; they are added separately.

2

Карта выбора: ответьте на вопросыThe choice map: answer the questions

Подумайте о любом своём товаре — или возьмите лимонад из прошлого урока — и нажимайте ответы.

Think of any product of yours — or take the lemonade from the previous lesson — and click the answers.

Правило для любого ответаThe rule for any answer Что бы ни посоветовала карта, поставьте рядом простой прогноз «как год назад» (или «как последние 3 месяца» для короткой истории) и сравните ошибки. И визуальная проверка обязательна: посмотрите прогноз на графике рядом с прошлыми годами — провал в сезон или скачок вдвое видны сразу. Whatever the map suggests, put a simple "same as last year" forecast next to it (or "same as the last 3 months" for short history) and compare the errors. And a visual check is mandatory: look at the forecast on a chart next to past years — a dip in peak season or a doubling jumps out at once.
3

Игра: угадайте портрет рядаGame: guess the series' portrait

Шесть товаров «Долины напитков», по 24 месяца продаж (у новинки — сколько есть). Посмотрите на картинку и выберите, с чего начать.

Six "Valley Beverages" products, 24 months of sales each (the new one has what it has). Look at the picture and pick where to start.

4

Быстрый старт и следующие шагиQuick start and next steps

🚀 Быстрый старт🚀 Quick start

MA — базовый вариант без сезона.
ES — быстрее реагирует на перемены.
ETS / Holt–Winters — лучшая стартовая точка, если есть сезон.

MA — the basic option without season.
ES — reacts faster to change.
ETS / Holt–Winters — the best starting point when there is a season.

📈 Улучшения📈 Improvements

Внешние факторы: цены, акции, погода, праздники.
Отдельная регрессия на эти факторы.
Машинное обучение поверх базовой линии.

External drivers: prices, promos, weather, holidays.
A separate regression on those drivers.
Machine learning on top of the baseline.

ПочиститьCleanвернуть дефицит, срезать акцииrestore stock-outs, cut promos
Базовая линияBaselineметод из карты на чистой историиthe map's method on clean history
СравнитьCompareс «как год назад» на нужном горизонтеwith "same as last year" on the right horizon
Добавить событияAdd eventsбудущие акции, цены, новинкиfuture promos, prices, launches
Посмотреть глазамиLook by eyeкрупнейшие товары на графикеthe largest products on a chart
Главная мысльKey idea Хороший прогноз — это базовая линия + события. Базовую линию даёт метод из карты, события добавляет планер вместе с маркетингом и продажами. Машинное обучение умеет делать второй шаг само — об этом следующий урок. A good forecast is baseline + events. The map's method gives the baseline; the planner adds events together with marketing and sales. Machine learning can do the second step by itself — that is the next lesson.
5

Чем сложнее, тем точнее? Что говорят соревнованияMore complex means more accurate? What competitions say

Учёные по прогнозированию много лет проводят открытые соревнования: всем участникам дают одни и те же ряды и сравнивают ошибки. Самое известное — серия M (по фамилии организатора, профессора Спироса Макридакиса).

Forecasting researchers have run open competitions for years: every participant gets the same series and errors are compared. The best known is the M series (after the organiser, Professor Spyros Makridakis).

100 тыс.100,000рядов в соревновании M4 (2018): продажи, финансы, демография с годовыми, квартальными, месячными и другими шагамиseries in the M4 competition (2018): sales, finance, demographics at yearly, quarterly, monthly and other frequencies
12 из 1712 of 17самых точных методов M4 были комбинациями нескольких методов, а не одним «самым умным»most accurate M4 methods were combinations of several methods, not one "smartest" model
≈ 10 %≈ 10%настолько победитель (гибрид экспоненциального сглаживания и нейросети) обогнал комбинацию простых методовby this much the winner (a hybrid of exponential smoothing and a neural net) beat the combination of simple methods

А «чистое» машинное обучение, которое училось на каждом ряде отдельно, в M4 проиграло простым статистическим методам. Вывод для новичка: начинайте с простого, а сложное берите, только если оно на ваших данных честно лучше.

Meanwhile "pure" machine learning trained on each series separately lost to simple statistical methods in M4. Takeaway for a beginner: start simple, and take the complex option only if it is honestly better on your data.

Источники: Makridakis, Spiliotis, Assimakopoulos, «The M4 Competition: 100,000 time series and 61 forecasting methods», International Journal of Forecasting, 2020; обзор «Forecasting: theory and practice», International Journal of Forecasting, 2022 (arXiv:2012.03854). Цифры округлены.

Sources: Makridakis, Spiliotis, Assimakopoulos, "The M4 Competition: 100,000 time series and 61 forecasting methods", International Journal of Forecasting, 2020; review "Forecasting: theory and practice", International Journal of Forecasting, 2022 (arXiv:2012.03854). Figures are rounded.

6

Три мифа о выборе методаThree myths about choosing a method

Миф:Myth: есть один лучший метод для всех товаров.there is one best method for all products.
На самом деле:In fact: у вас в портфеле есть и сезонные хиты, и новинки, и редкие позиции. Каждой группе — свой метод.your portfolio has seasonal hits, new products and slow movers. Each group gets its own method.
Миф:Myth: чем сложнее метод, тем точнее прогноз.the more complex the method, the more accurate the forecast.
На самом деле:In fact: сложный метод на короткой или грязной истории часто проигрывает «как год назад». Сложность окупается на длинной, чистой истории с понятными факторами.a complex method on short or dirty history often loses to "same as last year". Complexity pays off on long, clean history with clear drivers.
Миф:Myth: метод выбрали — и навсегда.once chosen, a method is for ever.
На самом деле:In fact: новинка через полгода становится обычным товаром, у хита может пропасть тренд. Пересматривайте выбор хотя бы раз в год, перед годовым планом.a new product becomes a regular one after six months; a hit can lose its trend. Review the choice at least once a year, before the annual plan.
7

Как это бывает в жизниHow it happens in real life

Три случая из работы планера в компании-производителе напитков. Названия изменены.

Three cases from a planner's work at a beverage manufacturer. Names are changed.

1. Новинка, упавшая в 8 раз1. A new product that fell eightfold

Что случилосьWhat happened
Сложная модель получила крупную новинку с одним-двумя месяцами истории и «уронила» её прогноз в 8 раз.A complex model got a large new product with one or two months of history and "dropped" its forecast eightfold.
Что на самом делеWhat was really going on
По двум точкам нельзя увидеть ни тренд, ни сезон. Модель приняла стартовую закачку в магазины за пик и решила, что дальше будет спад.Two points show neither trend nor season. The model took the initial stocking of stores for a peak and decided a decline would follow.
ПравилоRule
Короткие ряды считаем просто: уровень × сезон группы или аналог. И смотрим крупные позиции глазами.Short series are calculated simply: level × group season or an analogue. And large items are checked by eye.

2. Товар «раз в квартал»2. The "once a quarter" product

Что случилосьWhat happened
Сироп для кафе покупали раз в 2–3 месяца большими партиями. Скользящее среднее ставило понемногу каждый месяц.A café syrup was bought every 2–3 months in big batches. The moving average put a little in every month.
Что на самом делеWhat was really going on
Когда приходил заказ, товара не хватало, а в «пустые» месяцы он лежал. Средняя была верной по году, но бесполезной для склада.When an order came there was not enough; in the "empty" months it sat. The average was right for the year but useless for the warehouse.
ПравилоRule
Для рваного спроса — свои методы (Кростон и его потомки) или прогноз на квартал, а защиту даёт запас.Intermittent demand needs its own methods (Croston and its descendants) or a quarterly forecast, with stock as the safety net.

3. Сезон из одного лета3. A season from a single summer

Что случилосьWhat happened
У товара был всего год истории. Сезонный метод нарисовал на следующий год огромный пик в мае.The product had only one year of history. A seasonal method drew a huge May peak for next year.
Что на самом делеWhat was really going on
В мае прошлого года была большая акция. По одному году метод не отличил акцию от сезона.Last May had a big promo. With one year, the method could not tell the promo from the season.
ПравилоRule
Сезон — минимум по двум годам или по группе похожих товаров. Акции из истории — вычистить.Season needs at least two years or a group of similar products. Promos must be cleaned out of history.
8

Частые вопросыFrequently asked questions

Карта посоветовала Holt–Winters, а он проиграл «как год назад». Что делать?The map suggested Holt–Winters, but it lost to "same as last year". What now?

Берите «как год назад» — это нормальный результат, а не провал. Карта даёт стартовый метод, а решает проверка на ваших данных. Заодно посмотрите историю: часто сложный метод проигрывает из-за неочищенных акций или дефицита.

Take "same as last year" — that is a normal result, not a failure. The map gives a starting method; the test on your data decides. Also look at the history: a complex method often loses because of uncleaned promos or stock-outs.

Кто всё это считает — я или программа?Who does the calculating — me or the software?

Считает Excel или система планирования. ИИ-помощник вроде Claude или ChatGPT может написать формулу или код. А планер отвечает на вопросы карты, чистит историю, сравнивает с «как год назад», смотрит прогноз на графике и отвечает за цифру. Программа подбирает настройки метода по данным сама, но на чём учиться, как проверять и что делать с результатом — решает человек.

Excel or the planning system calculates. An AI assistant such as Claude or ChatGPT can write the formula or code. The planner answers the map's questions, cleans the history, compares with "same as last year", looks at the forecast on a chart and owns the number. The software fits the method's settings from the data by itself, but what to learn from, how to test and what to do with the result is decided by a person.

Нужен ли Python, чтобы начать?Do I need Python to start?

Нет. Скользящее среднее, сглаживание и Holt–Winters считаются в Excel: последний — одной функцией ПРЕДСКАЗ.ETS (FORECAST.ETS). Python понадобится, когда товаров сотни и методов несколько.

No. The moving average, smoothing and Holt–Winters run in Excel: the last one with a single function, FORECAST.ETS. You will need Python when products number in the hundreds and you compare several methods.

Один метод на весь портфель — можно?One method for the whole portfolio — is that OK?

Для старта — да, если он обыгрывает «как год назад» на крупных товарах. Но новинкам, редким позициям и сезонным хитам почти всегда нужны свои методы — пройдите карту хотя бы для каждой группы товаров.

For a start, yes, if it beats "same as last year" on the big products. But launches, rare items and seasonal hits almost always need their own methods — run the map at least once per product group.

9

Что запомнить: отметьте галочкойWhat to remember: tick it off

10

Проверьте себяCheck yourself

11

Шпаргалка терминовGlossary

Baselineбазовая линия: прогноз «без событий», по чистой историиthe "no events" forecast from clean history
Seasonal naive«как год назад» — обязательная планка"same as last year" — the mandatory bar
Seasonal profileсезонный профиль: доля каждого месяца в году, можно взять у группыeach month's share of the year; can be taken from a product group
Intermittent demandрваный (прерывистый) спрос: продажи бывают не каждый месяцsales do not happen every period
Croston / SBA / TSBметоды для рваного спроса: отдельно размер заказа и как часто он бываетmethods for intermittent demand: order size and order frequency separately
Analogue forecastпрогноз новинки по похожему запускуforecasting a launch from a similar one
Drivers / Featuresвнешние факторы: акции, цены, погода, праздникиexternal factors: promos, prices, weather, holidays
Regressionрегрессия: связь продаж с факторами, например «−10 % цены → +X % продаж»a link between sales and drivers, e.g. "−10% price → +X% sales"
Combination / Ensembleкомбинация: среднее прогнозов нескольких методовan average of several methods' forecasts
M4 / M5открытые соревнования по прогнозированиюopen forecasting competitions
Итог урокаLesson summary Метод выбирают по данным: сколько истории → регулярно ли продаётся → есть ли сезон и тренд → что влияет извне. Начинайте с простого, сравнивайте с «как год назад», смотрите прогноз глазами и пересматривайте выбор хотя бы раз в год. A method is chosen by the data: how much history → does it sell regularly → is there season and trend → what drives it from outside. Start simple, compare with "same as last year", look at the forecast by eye and review the choice at least once a year.

Это только началоThis is just the beginning

Карта подсказывает, с чего начать. В полном курсе вы пройдёте каждую её ветку руками — в Excel и на учебной «Долине напитков» с настоящими ловушками:

The map tells you where to start. In the full course you will walk every branch by hand — in Excel and on the "Valley Beverages" training set with real traps:

  • все методы карты в Excel-книгах с открытыми формулами: MA, ES, Holt, Holt–Winters, сезонный профиль группы;
  • ABC / XYZ и редкий спрос: Кростон, SBA, TSB простыми словами;
  • новинки по аналогам и атрибутам, акции и цены — как блоки поверх базовой линии;
  • модуль машинного обучения: когда и как переходить от классики к ML.
  • every method on the map in Excel workbooks with open formulas: MA, ES, Holt, Holt–Winters, group seasonal profile;
  • ABC / XYZ and intermittent demand: Croston, SBA, TSB in plain words;
  • launches by analogues and attributes, promos and prices as blocks on top of the baseline;
  • a machine learning module: when and how to move from classic methods to ML.
Смотреть программу курса →See the course curriculum →
Made on
Tilda