#статистика

#статистика

#математика

#продажи

#маркетинг

Есть класс бизнес-задач, где результат зависит от множества случайных и трудно прогнозируемых факторов. Традиционные подходы к прогнозированию здесь часто дают лишь грубую оценку. Давайте вспомни, как чаще всего строятся прогнозы в маркетинге и коммерции. Сразу хочется спросить, а можно как-то иначе и точнее?

Да, можно.

Есть очень крутая штука под названием метод Монте-Карло. Это такой класс алгоритмов, которые используют многократное повторение случайных выборок (тысячи или миллионы раз) для получения численного результата, когда аналитическое решение невозможно, крайне сложно или мы просто хз как его посчитать иначе.

Суть подхода можно представить примерно так:

1. Строится модель вашей системы или процесса. В модель вводятся ключевые параметры (например, прогнозируемый трафик, конверсия, средний чек), но не в виде фиксированных чисел, а в виде диапазонов значений и законов распределения (например, "конверсия с вероятностью 70% будет между 2% и 4%").

2. Запускается компьютерное моделирование (тут мы без Яндекс Облака никуда). На каждой итерации для каждого параметра выбирается случайное значение в соответствии с заданным распределением. Эти значения подставляются в модель, и рассчитывается итоговый показатель (например, выручка за день).

3. Анализируются результаты. После десятков тысяч прогонов модели мы получаем не одно число, а статистическое распределение всех возможных исходов и их вероятности.

Вот такие вот пироги.

К чему я пишу этот пост?

А к тому, что к нас есть интересная статья, которая является скрытым тизером к чему-то очень интересному :)