Резидент Фонда «Сколково» занял второе место в международном конкурсе по прогнозированию

В пятом по счету конкурсе приняли участие более 5,5 тысяч команд. Он проходил в течение четырех месяцев на платформе для организации конкурсов по исследованию данных Kaggle. Помимо M Open Forecasting Center, в организации соревнований принимали участие Google, Uber, Walmart и International Institute of Forecasters. Одним из членов экспертного комитета был автор бестселлера «Черный лебедь» Нассим Талеб, который специализируется на изучении влияний случайных и непредсказуемых событий на мировую экономику.

Командам предоставлялись реальные данные крупнейшего мирового ритейлера Walmart – около 40 тысяч иерархических ежедневных временных рядов, начиная с перечня ассортимента (SKU) и заканчивая совокупным спросом в нескольких штатах США. В дополнение к данным о продажах сообщалась информация о ценах, промо активностях и уровнях запасов.

Соревнование состояло из двух треков: наиболее точная оценка вероятностного распределения прогнозов на данных Walmart, в котором GoodsForecast заняла 2-е место, и точность прогнозов на данных Walmart, где компания вошла в топ-10.

Андрей Лисица, генеральный директор компании GoodsForecast: «Мы приняли решение об участии, когда следили за ходом четвертого конкурса. Тогда победителем стал ведущий Data Scientist из компании Uber, использовавший гибрид традиционных подходов и методов машинного обучения. Мы хотели объективно оценить математические модели собственной разработки, а также насколько хорошо специалисты компании умеют решать задачи бизнеса в области прогнозирования в мировом масштабе. В результате и нам успех принесло именно комбинирование методов машинного обучения и собственного алгоритма, разработанного в нашей компании».

Прогнозирование спроса является крайне актуальной задачей для ритейла, так как с его помощью можно понять, сколько товаров заказывать, выстраивать ценообразование, планировать промоакции и т.д. От этого зависит прибыль компании. Одним из ключевых факторов при выборе систем прогнозирования спроса является их точность.

Владимир Зеленин, проектный менеджер Кластера информационных технологий Фонда «Сколково»: «За предиктивным анализом в ритейле будущее. С помощью методов математического моделирования можно определить будущий спрос, управлять запасами, экономить на системах вентиляции и отопления, обслуживать различные механизмы, прогнозируя время их поломок или необходимого обновления. Благодаря новым технологиям экономика предприятия становится более эффективной. И отрадно, что именно резидент “Сколково” смог предложить собственный математический алгоритм, который работает в мировом масштабе».