Патраков П.А.
ИСПОЛЬЗОВАНИЕ МЕТОДОВ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ ДЛЯ ОПТИМИЗАЦИИ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ПРЕДПРИЯТИЙ *
Аннотация:
в статье рассматриваются методы обработки временных рядов и их практическое применение в различных отраслях для улучшения деятельности предприятий. Описание основных статистических и машинных методов, таких как скользящее среднее, экспоненциальное сглаживание, ARIMA, а также модели глубокого обучения, показывает, как эти технологии помогают компаниям оптимизировать планирование, управление рисками, логистику и производственные процессы. Акцент сделан на том, как использование этих методов способствует повышению эффективности бизнеса, снижению затрат, улучшению качества обслуживания клиентов и повышению прибыльности. В статье продемонстрировано, как различные отрасли, от финансов до здравоохранения, могут использовать временные ряды для более точных прогнозов и более осознанных бизнес-решений.
Ключевые слова:
временной ряд, машинное обучение, прогнозирование, ошибка, нейронные сети
Временные ряды представляют собой последовательности данных, отсортированных по времени, которые играют ключевую роль в различных отраслях. Важно понимать, что эти данные не только помогают выявлять закономерности и тренды, но и значительно улучшают работу компаний, позволяя им лучше планировать будущее и оптимизировать процессы. 1. Методы работы с временными рядами: суть и возможности. Для эффективного использования временных рядов необходимы специализированные методы, которые помогут компаниям извлечь полезную информацию и использовать её для принятия стратегических решений. Рассмотрим основные подходы.Методы на основе статистических моделей. Скользящее среднее. Этот метод помогает сглаживать колебания данных, обеспечивая более четкое представление о долгосрочных трендах. В бизнесе он используется для улучшения процессов планирования и прогнозирования потребностей, устраняя случайные флуктуации. Например, компании, работающие в сфере розничной торговли, могут применить скользящее среднее для оценки общего уровня продаж и запланировать закупки в соответствии с трендами.1.1.2. Экспоненциальное сглаживание. Экспоненциальное сглаживание более эффективно работает с временными рядами, где необходимо учитывать сезонные изменения и тренды. Его использование позволяет уделять больше внимания недавним изменениям в данных, что особенно полезно для бизнеса, подверженного быстрым изменениям рынка. Например, компании, занимающиеся продажей сезонных товаров, могут таким образом планировать объемы продукции и маркетинговые кампании, чтобы максимизировать прибыль в пиковые периоды.1.1.3. ARIMA и SARIMA. Метод ARIMA, а также его расширенная версия SARIMA, помогают эффективно работать с временными рядами, которые включают тренды и сезонные колебания. Эти модели активно используются в финансовых учреждениях для анализа валютных курсов и цен акций. Понимание изменений в таких показателях позволяет финансовым организациям более точно планировать свои инвестиции, а также управлять рисками, минимизируя возможные потери.Методы на основе машинного обучения. Регрессионные методы. Использование регрессии позволяет моделям выявлять зависимости между временными рядами и другими факторами. Например, компании в сфере недвижимости могут использовать эти методы для выявления влияния экономических показателей на стоимость жилья. Это помогает точнее определять цены и избегать невыгодных сделок.1.2.2. Глубокие нейронные сети (LSTM и GRU). Рекуррентные нейронные сети, такие как LSTM и GRU, идеально подходят для работы с временными рядами, поскольку способны учитывать долгосрочные зависимости в данных. Эти методы активно используются для анализа сложных временных зависимостей, таких как прогнозирование спроса на продукты в онлайн-торговле или мониторинг процессов на производстве. Например, в логистике использование LSTM может помочь компаниям эффективно планировать транспортировку товаров, минимизируя затраты на логистику и снижая риски дефицита.1.2.3. Случайные леса и градиентный бустинг. Модели машинного обучения, такие как случайные леса и градиентный бустинг, позволяют работать с данными, которые обладают множеством переменных и факторов. Эти методы часто применяются для предсказания потребностей в запасах, анализа потребительских предпочтений и других показателей, которые важны для бизнеса. Например, в производственной отрасли эти методы могут помочь компаниям точно планировать объемы производства, избегая перепроизводства или недопроизводства.2. Применение методов временных рядов для улучшения деятельности предприятий. Использование методов работы с временными рядами на практике помогает предприятиям улучшать свои операционные и финансовые показатели, что способствует повышению их конкурентоспособности. Рассмотрим, как это может повлиять на различные отрасли.2.1. Финансовый сектор. В банках и других финансовых учреждениях временные ряды активно используются для оценки рисков, планирования финансовых потоков и определения оптимальной стратегии инвестирования. Модели, такие как ARIMA или LSTM, помогают анализировать колебания валютных курсов и цен акций, что позволяет предсказать изменения на рынке. Эти предсказания помогают инвесторам своевременно адаптировать свои стратегии, а также оптимизировать портфель активов, уменьшая потенциальные убытки.2.2. Розничная торговля. В сфере розничной торговли применение методов работы с временными рядами дает компаниям возможность точно планировать объемы запасов и заказы, учитывая сезонные колебания и изменения спроса. Например, метод экспоненциального сглаживания позволяет компаниям предсказывать пики потребности в товарах и на основе этих данных оптимизировать складские запасы, снижая излишки и недостатки товаров. Это также помогает улучшить клиентский опыт, так как магазины всегда могут предлагать востребованные товары.2.3. Здравоохранение. В медицинской сфере использование временных рядов может значительно повысить качество обслуживания пациентов. Например, анализ временных рядов с использованием моделей ARIMA помогает прогнозировать развитие эпидемий и уровень заболеваемости, что позволяет учреждениям здравоохранения заранее подготовиться к пикам нагрузки. Это также помогает планировать закупки лекарств, медицинского оборудования и ресурсов.2.4. Производственные предприятия. Для производственных компаний временные ряды играют важную роль в планировании производства и управления запасами. Модели на основе машинного обучения, такие как случайные леса, помогают прогнозировать потребности в материалах, а модели LSTM могут эффективно отслеживать производственные процессы и прогнозировать время простоя оборудования. Это позволяет компаниям снизить затраты на материалы, повысить эффективность работы и предотвратить несвоевременные остановки производства.2.5. Транспорт и логистика. В логистике анализ временных рядов помогает предсказать потребности в транспортировке, оценить временные затраты на доставку и минимизировать задержки. Например, с помощью моделей глубокого обучения компании могут предсказать оптимальные маршруты для доставки товаров, а также оптимизировать использование транспортных средств, сокращая затраты на топливо и время в пути.Заключение. Использование методов анализа временных рядов становится все более важным для бизнеса, поскольку эти подходы помогают не только выявлять скрытые закономерности, но и существенно улучшать эффективность работы предприятий. Независимо от отрасли, компании могут применять эти методы для оптимизации запасов, планирования производства, управления рисками и повышения общей прибыльности. Важно понимать, что точное использование временных рядов помогает не только предсказывать будущее, но и принимать более осознанные и выгодные решения на каждом этапе бизнес-процесса.
Номер журнала Вестник науки №5 (86) том 2
Ссылка для цитирования:
Патраков П.А. ИСПОЛЬЗОВАНИЕ МЕТОДОВ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ ДЛЯ ОПТИМИЗАЦИИ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ПРЕДПРИЯТИЙ // Вестник науки №5 (86) том 2. С. 868 - 873. 2025 г. ISSN 2712-8849 // Электронный ресурс: https://www.вестник-науки.рф/article/22935 (дата обращения: 20.07.2025 г.)
Вестник науки © 2025. 16+