Прогнозирование цен на строительные материалы
О проекте
Модель функционирует в продукционном режиме. Основной эффект был достигнут в период волатильности цен и позволил заранее принять ряд решений о покупке строительных материалов
Для компании необходимо провести всесторонний анализ временных рядов стоимостей строительных материалов
Задача
Бизнес эффект
Часть позиций строительных материалов составляют значительную часть себестоимости. Были определены ключевые факторы, влияющие на цены, многие из которых макроэкономические. Модель построена в соответствии с этими данными
Решение
Этапы разработки
Технологии и инновации
Для прогнозирования временных рядов использовалась библиотека Greykite от LinkedIn. Также, в рамках поддержки была опробована ETHA от Tinkoff. В планировании и мониторинге рабочих процессов был применим набор библиотек Airflow
1.
Поиск внешних данных
3.
Построение модели
2.
Парсинг данных
4.
Внедрение модели
5.
Мониторинг работы модели
Команда проекта
Михаил В.
Разработчик
Александр Щ.
Аналитик
Сферы использования
Данный опыт можно применить строительным компаниям при принятии решений о закупке строительных материалов впрок. Модель работает на постоянной основе и отчёты присылаются регулярно: особенно это будет полезно в период волатильности цен.
