В отчете по прогнозированию спроса появляется цифра: MAPE 12%. Чтобы понять, хороший это результат или нет, нужно знать, по каким данным и на каком уровне считалась ошибка. Разберемся, что показывает MAPE, как его считать и в каких случаях результат требует дополнительной проверки. MAPE расшифровывается как Mean Absolute Percentage Error, средняя абсолютная процентная ошибка. Метрика показывает, на сколько процентов прогноз спроса в среднем отклоняется от фактического значения. Возьмем простой пример...

В предыдущих статьях серии мы разобрали MAPE и WAPE, а сегодня предлагаем посмотреть на Bias. Он показывает, есть ли устойчивое смещение прогноза в одну сторону. Например, прогноз спроса несколько периодов подряд оказывается выше фактического значения или регулярно оказывается ниже. IBF определяет bias как устойчивую разницу между фактическими продажами и прогнозом, которая проявляется в систематическом завышении или занижении прогноза. Давайте разберем, как считать bias, как читать результат и что проверять при устойчивом смещении...