[БЕЗ ЗВУКА] Привет. >> Привет. >> Добро пожаловать на третью неделю курса «Построение выводов по данным». На этой неделе мы будем заниматься методами выявления взаимосвязей, поиска закономерностей. Это вещи, которые статистика умеет делать лучше всего. >> Ритейл или розничная продажа — это один из наиболее ярких примеров областей, в которых постоянно требуется решать задачи с помощью статистики. Такие задачи сопровождают продажи практически на всех этапах, начиная от планирования и аренды складских помещений, заканчивая разработкой гибких скидочных политик для постоянных клиентов. >> Да, кажется, когда вы выбираете место для склада, нужно, чтобы оно стоило дешево, с одной стороны, а с другой стороны, чтобы оно находилось где-то в центре и было удобно в него ездить. >> Согласна, локация очень важна. А помимо локации еще нужно выбрать, например, площадь, а ее оценить тоже довольно сложно, потому что если мы арендуем склад со слишком маленькой площадью, то какую-то часть времени нам просто негде будет хранить товары. Это приведет к тому, что нам придется арендовать дополнительную площадь, а это дополнительные расходы. С другой стороны, если мы сразу арендуем большие складские помещения, то в течение какого-то времени они будут пустовать. Это тоже дополнительные расходы, уже из-за простоя. >> А ведь это всего лишь одна небольшая задача, которая в ритейле решается еще, фактически, до старта бизнеса. Такие задачи сопровождают бизнес на протяжении всего жизненного цикла и их такое количество, что решать их все в голове просто невозможно. >> Действительно, получается, что для того, чтобы успешно вести бизнес в области ритейла, необходимо грамотное планирование. Заблаговременно требуется получить оценку того, какой будет спрос на различные товары, сколько места требуется на их хранение, а также сколько места будет свободно с учетом уже хранимых товаров. Это означает, что нужно уметь строить модель, способную делать прогнозы такого вида. Однако недостаточно одних моделей, способных, например, связать площадь склада и объем продаж. В этом необходимо опираться на существующую статистику работы предприятия, например, на статистику по продажам. Получается, для грамотного планирования нам необходимо строить модели, сочетающие методы прогнозирования и методы статистики. >> А еще в этих задачах так много параметров, что очень легко построить модель, которая не будет интерпретируемой. Интерпретируемость — это очень важный фактор, потому что люди, принимающие решения в бизнесе, не готовы доверять моделям-черным ящикам. Поэтому нам нужно, чтобы в наших моделях было как можно больше здравого смысла. Помимо того, чтобы в модели здравый смысл вносить, мы должны его научиться из данных извлекать. Вот именно такими методами мы на этой неделе и будем заниматься.