Прогнозная аналитика для управления бизнесом — практический курс за 2 дня

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).