Прогнозная аналитика для управления бизнесом — практический курс за 2 дня
Прогнозы «на глаз» и планы, которые не выдерживают реальность, приводят к лишним запасам, провалам продаж и конфликтам между функциями. На курсе вы разберёте, как строить прогнозы спроса/выручки/нагрузки, измерять их точность и превращать результаты в понятные управленческие решения (план, сценарии, действия, KPI). За 2 дня вы соберёте рабочий пайплайн: данные → модель → проверка качества → сценарии → управленческий отчёт.
Записаться на курс
Кому подойдёт обучение прогнозированию в стратегии и операционке
Направление: аналитика данных для управления бизнесом
Поднаправление: аналитика в стратегическом и операционном управлении
Курс рассчитан на специалистов и руководителей, которым нужны прогнозы для планирования, бюджетирования и управления исполнением:
- руководители функций (коммерция/продажи, маркетинг, производство, логистика, сервис)
- финансовые менеджеры, контроллинг, планово‑экономические подразделения
- руководители проектов трансформации, цифровизации, внедрения BI/ERP
- аналитики (BI/бизнес‑аналитики/аналитики данных), которые готовят прогнозы для бизнеса
- собственники и топ‑менеджеры, которые хотят оценивать качество прогнозов и задавать правильные вопросы командам
Уровень входа: уверенное понимание показателей бизнеса (выручка, маржа, спрос, загрузка) и базовая работа с таблицами. Программирование не требуется; если вы используете Python/SQL — это будет плюсом [уточняется].
Какие навыки прогнозной аналитики вы получите за 2 дня
По итогам курса вы сможете:
- Сформулировать задачу прогнозирования (что прогнозируем, горизонт, периодичность, единица прогнозирования, метрики успеха).
- Подготовить данные: выявить пропуски/выбросы, сезонность, тренды, события, промо‑эффекты.
- Выбрать подход к прогнозу: наивные/скользящие, декомпозиция, регрессионные модели, сценарное моделирование (без «магии» и лишней сложности).
- Посчитать и интерпретировать метрики точности (MAPE/WMAPE, MAE/RMSE, bias/смещение), определить, «хорош ли прогноз» для бизнес‑решения.
- Построить базовый прогноз для продаж/спроса/выручки и улучшить его (сегментация, корректировка сезонности, учет факторов).
- Собрать сценарии (base / optimistic / conservative) и оценить влияние на деньги/ресурсы (план производства, закупки, персонал).
- Настроить процесс S&OP / план‑факт вокруг прогноза: кто владелец, регламент пересмотра, контроль изменений.
- Сделать управленческий документ: выводы, риски, рекомендации, план действий и контрольные точки.
- Определить требования к BI‑отчётности для прогнозов (дашборд точности, факторов, сценариев).
- Снизить ошибки внедрения: переобучение, «подгонка» под прошлое, неверная гранулярность, игнор событий.
Стоимость курса по прогнозированию для бизнеса
- Стоимость: 35 000 руб.
- НДС: не облагается
Частые вопросы о курсе по прогнозной аналитике
1) Это онлайн курс или запись?
Курс проходит в формате онлайн‑трансляции. После обучения предоставляются записи и материалы на 21 день.
2) Сколько длится курс по прогнозной аналитике?
Общая длительность — 2 дня, объём — 16 академических часов.
3) Подойдёт ли обучение, если я не аналитик и не программист?
Да. Программа ориентирована на управленческое применение прогнозов. Для практики достаточно уверенного владения таблицами; программирование не обязательно.
4) Какие инструменты нужны для участия?
Компьютер, стабильный интернет, Excel/табличный редактор. Power BI и/или Python могут использоваться как опция [уточняется], но не являются обязательными.
5) Будут ли домашние задания?
Да: есть практическое задание после первого дня и итоговый проект на второй день. Всё делается в рамках логики курса, без «долгой» домашки.
6) Что конкретно я получу на выходе (помимо знаний)?
Шаблоны (паспорт прогноза, метрики точности, сценарии, RACI/регламент), а также собранный мини‑кейс (прогноз + сценарии + memo).
7) Вы даёте удостоверение/сертификат?
Да, при успешном завершении выдаётся Удостоверение о повышении квалификации 16 ак.ч. (условия и документы — в разделе выше).
8) Есть ли рассрочка?
Условия оплаты/рассрочки — [уточняется]. Рекомендуем уточнить у менеджера на странице курса или по контактам организатора.
9) Можно ли вернуть оплату, если не смогу участвовать?
Политика возвратов — [уточняется] и зависит от условий договора/оферты. Уточните у организатора до оплаты.
10) Будут ли кейсы из бизнеса (продажи/спрос/запасы)?
Да, в курсе используются прикладные примеры и типовые бизнес‑ситуации. Отраслевой фокус кейсов может меняться [уточняется].
11) Подходит ли курс для “с нуля”?
Если под “с нуля” вы понимаете отсутствие опыта прогнозирования — да. Если нет базового понимания показателей и таблиц — будет сложнее; рекомендуем предварительно освежить основы Excel.
12) Будет ли трудоустройство?
Нет, курс не обещает трудоустройство. Цель — дать практический навык прогнозирования для управленческих задач и улучшить качество решений.
Рекомендуемые программы по управленческой аналитике
Подобрали смежные курсы из направления «Аналитика данных для управления бизнесом», но из других подразделов, чтобы усилить компетенции вокруг прогнозов:
1) Управленческая аналитика для руководителей
2) Аналитика данных для принятия управленческих решений
3) Аналитика KPI и показателей эффективности бизнеса
4) BI-аналитика и управленческая отчётность для бизнеса
5) Power BI для управленческой аналитики
Программа курса (2 дня, 16 ак.ч.)
Структура ниже отражает типовой поток. Детализация отдельных примеров/кейс‑данных может меняться [уточняется].
Модуль 1. Прогнозирование как управленческий инструмент (business forecasting)
Цель: связать прогноз с решением и экономикой, определить границы применимости.
Уроки:
- Зачем бизнесу прогноз: планирование, бюджеты, запасы, загрузка, сервис‑уровень
- Типы прогнозов: кратко/средне/долго; спрос/выручка/объем/нагрузка
- Единица прогнозирования: SKU/категория/канал/регион/клиент; компромисс точность ↔ стоимость
- Карта решений: какие действия зависят от прогноза (закупка, производство, промо, персонал) Практика (в течение модуля): разбор вашей задачи по чек‑листу «паспорт прогноза».
Инструменты/ПО: шаблон паспорта прогноза (Excel/Google Sheets).
Длительность: ~1,5 ак.ч.
Модуль 2. Данные для прогнозной аналитики: качество, сезонность, события
Цель: научиться готовить ряд и признаки так, чтобы прогноз не «сыпался» на реальных данных.
Уроки:
- Источники данных: продажи, отгрузки, заказы, трафик, лиды, производственные показатели
- Частые проблемы: разрывы, смена номенклатуры, промо‑пики, разовая крупная сделка
- Сезонность и календарные эффекты (праздники, рабочие дни, акции)
- Как учитывать внешние факторы: цена, маркетинг‑активность, ограничения, погода [уточняется по отрасли] Практика: чек‑лист диагностики ряда + правила обработки выбросов.
Инструменты/ПО: Excel (Power Query — опционально), шаблон контроля качества.
Длительность: ~2 ак.ч.
Модуль 3. Базовые методы прогнозирования без усложнения
Цель: собрать надежный baseline и понимать, когда «сложнее» не значит «лучше».
Уроки:
- Наивный прогноз, скользящее среднее, экспоненциальное сглаживание
- Декомпозиция тренд/сезонность/остаток
- Выбор горизонта и частоты пересчёта (ежедневно/неделя/месяц)
- Сегментация: какие группы прогнозируются по‑разному (ABC/XYZ, каналы, регионы) Практика: сбор baseline‑прогноза на подготовленном наборе данных.
Инструменты/ПО: Excel‑шаблон расчётов.
Длительность: ~2 ак.ч.
Модуль 4. Метрики точности и контроль смещения (forecast accuracy & bias)
Цель: измерять качество прогноза на языке бизнеса и предотвращать систематические ошибки.
Уроки:
- MAPE vs WMAPE: где какая метрика корректна, ловушки интерпретации
- MAE/RMSE: когда важны большие ошибки
- Bias (смещение): почему «средняя точность» может скрывать постоянный недопрогноз
- Backtesting: как честно тестировать модель на истории (train/test, rolling window) Практика: расчёт метрик + вывод «годится/не годится» под конкретное решение (запасы, бюджет, план продаж).
Инструменты/ПО: Excel‑шаблоны метрик; (Power BI — опционально для визуализации).
Длительность: ~2 ак.ч.
Модуль 5. Факторные модели и причинно‑следственные связи (regression / drivers)
Цель: перейти от «рядов» к управляемым факторам и объяснимости.
Уроки:
- Драйверы спроса/выручки: цена, промо, ассортимент, трафик, конверсия, наличие
- Регрессионная логика без углубления в математику: интерпретация коэффициентов
- Мультиколлинеарность и «ложные корреляции» — простые проверки на практике
- Как делать прогноз при смене условий: цена/промо/ограничения Практика: построение простой факторной модели и проверка адекватности.
Инструменты/ПО: Excel (регрессия), альтернативно Python [уточняется].
Длительность: ~2 ак.ч.
Модуль 6. Сценарное моделирование для руководителей (base/optimistic/conservative)
Цель: превращать прогноз в сценарии и решения, а не в «одну цифру».
Уроки:
- Сценарии vs прогноз: как правильно формулировать допущения
- Чувствительность (sensitivity): какие факторы дают максимальный эффект
- Влияние на P&L/CF: выручка, валовая маржа, затраты, оборотный капитал [уточняется по кейсу]
- «Триггеры пересмотра»: когда менять план и как фиксировать изменения Практика: построение 3 сценариев + таблица управленческих действий по каждому.
Инструменты/ПО: Excel‑шаблон сценариев.
Длительность: ~2 ак.ч.
Модуль 7. Встраивание прогнозов в стратегическое и операционное управление (S&OP / план‑факт)
Цель: выстроить процесс, роли и регламент, чтобы прогноз работал каждый месяц/неделю.
Уроки:
- Контур управления: владелец прогноза, согласование, ответственность, SLA по данным
- S&OP/IBP: как «стыковать» продажи, производство, закупки, логистику и финансы
- KPI прогноза: точность, bias, скорость пересчёта, доля покрытых категорий
- Управление конфликтами: «чей прогноз правильный» и как решать на цифрах Практика: проектирование процесса на шаблоне RACI + календарь планирования.
Инструменты/ПО: шаблоны RACI/регламента.
Длительность: ~2 ак.ч.
Модуль 8. Отчётность и коммуникация прогноза: как защищать решения
Цель: упаковать результаты так, чтобы ими пользовались руководители и команды.
Уроки:
- Что должно быть в «управленческом пакете»: прогноз, точность, факторы, риски, действия
- Визуальные принципы: доверительные интервалы, сравнение сценариев, waterfall влияния
- Типовые ошибки презентации прогноза и как их избегать
- Требования к BI‑дашборду прогнозов (структура, фильтры, контроль качества данных) Практика: структура one‑page memo (1 страница) для руководства.
Инструменты/ПО: шаблон memo + макет дашборда (PowerPoint/BI‑wireframe).
Длительность: ~1,5 ак.ч.
Практическое задание после первого дня (общее)
К концу Дня 1 вы выполняете мини‑проект:
- выбираете показатель (например, спрос по категории/выручка по каналу),
- очищаете данные и строите baseline‑прогноз,
- считаете метрики точности и фиксируете выводы: «под какое решение прогноз пригоден/не пригоден».
Итоговый проект (День 2)
«Прогноз + сценарии → управленческое решение»:
- финальная версия прогноза на выбранном горизонте,
- 3 сценария с допущениями и влиянием на ключевые показатели,
- план действий и контроль (кто/что/когда пересматривает),
- one‑page memo для руководства + требования к отчетности (дашборду).
©РФОП Экономика и Управление, 2025г.
Все материалы данного сайта являются объектами авторского права. Запрещается копирование, распространение (в том числе путем копирования на другие сайты и ресурсы в сети Интернет) и любое коммерческое использование без письменного разрешения РФОП Экономика и управление. При выявлении фактов нарушения авторских прав будут применяться методы их защиты, предусмотренные гражданским, административным и уголовным законодательством.
Онлайн‑трансляция: формат, даты и доступ к материалам
- Тип мероприятия: курс
- Формат: онлайн‑трансляция (живое участие, вопросы по ходу)
- Даты: 19–20 июня 2026
- Длительность: 2 дня, всего 16 академических часов
- Доступ к материалам: записи, шаблоны и файлы — 21 день после курса
- Поддержка: разбор типовых ошибок и обсуждение конкретных рабочих ситуаций участников (в рамках учебного времени и Q&A)
- Наставники/эксперты: преподаватель(и) курса [уточняется]
Оставить заявку/забронировать место
Итог обучения: шаблоны, модели и удостоверение о повышении квалификации
Что останется у вас после курса
- шаблон «паспорт прогноза» (цель, горизонт, гранулярность, владельцы, метрики)
- шаблоны расчёта точности (MAPE/WMAPE/MAE/RMSE, bias) и backtesting‑логики
- шаблон сценариев (base/optimistic/conservative) + таблица управленческих действий
- шаблон RACI и регламента пересмотра прогноза
- макет структуры дашборда прогнозов (что показывать руководству)
Документ по окончанию
Участникам, успешно завершившим обучение, выдается Удостоверение о повышении квалификации в объеме 16 ак.ч.
(Лицензия Серия 77Л01 N 0010985 Рег. N 040089 от 29 мая 2019 года).
Для оформления Удостоверения необходимо предоставить:
- копию диплома о высшем или среднем профессиональном образовании;
- копию документа, подтверждающего изменение фамилии (если менялась).
Все документы необходимо выслать не позднее, чем за 3 рабочих дня до начала семинара на электронный адрес: conference@profitcon.ru
