[БЕЗ ЗВУКА] Привет.
>> Привет.
>> Добро пожаловать на третью неделю курса «Построение выводов по данным».
На этой неделе мы будем заниматься методами выявления взаимосвязей,
поиска закономерностей.
Это вещи, которые статистика умеет делать лучше всего.
>> Ритейл или розничная продажа — это один из наиболее ярких примеров областей,
в которых постоянно требуется решать задачи с помощью статистики.
Такие задачи сопровождают продажи практически на всех этапах,
начиная от планирования и аренды складских помещений,
заканчивая разработкой гибких скидочных политик для постоянных клиентов.
>> Да, кажется, когда вы выбираете место для склада, нужно,
чтобы оно стоило дешево, с одной стороны, а с другой стороны,
чтобы оно находилось где-то в центре и было удобно в него ездить.
>> Согласна, локация очень важна.
А помимо локации еще нужно выбрать, например, площадь, а ее оценить
тоже довольно сложно, потому что если мы арендуем склад со слишком маленькой
площадью, то какую-то часть времени нам просто негде будет хранить товары.
Это приведет к тому, что нам придется арендовать дополнительную площадь,
а это дополнительные расходы.
С другой стороны, если мы сразу арендуем большие складские помещения,
то в течение какого-то времени они будут пустовать.
Это тоже дополнительные расходы, уже из-за простоя.
>> А ведь это всего лишь одна небольшая задача, которая в ритейле решается еще,
фактически, до старта бизнеса.
Такие задачи сопровождают бизнес на протяжении всего жизненного цикла и их
такое количество, что решать их все в голове просто невозможно.
>> Действительно, получается, что для того, чтобы успешно вести бизнес в области
ритейла, необходимо грамотное планирование.
Заблаговременно требуется получить оценку того,
какой будет спрос на различные товары, сколько места требуется на их хранение,
а также сколько места будет свободно с учетом уже хранимых товаров.
Это означает, что нужно уметь строить модель,
способную делать прогнозы такого вида.
Однако недостаточно одних моделей, способных, например,
связать площадь склада и объем продаж.
В этом необходимо опираться на существующую статистику работы
предприятия, например, на статистику по продажам.
Получается, для грамотного планирования нам необходимо строить модели,
сочетающие методы прогнозирования и методы статистики.
>> А еще в этих задачах так много параметров,
что очень легко построить модель, которая не будет интерпретируемой.
Интерпретируемость — это очень важный фактор, потому что люди,
принимающие решения в бизнесе, не готовы доверять моделям-черным ящикам.
Поэтому нам нужно, чтобы в наших моделях было как можно больше здравого смысла.
Помимо того, чтобы в модели здравый смысл вносить,
мы должны его научиться из данных извлекать.
Вот именно такими методами мы на этой неделе и будем заниматься.