Прогнозирование и анализ данных

Фонд перспективных исследований, 2015 год

Конкурс для поиска лучшего отечественного коллектива, способного преодолеть существующие недостатки технологий распознавания лиц

Avito, 2015 год

Конкурс анализа данных, посвященный проблематике Uplift modelling для решения задачи распознавания отклика клиентов на маркетинговое предложение

Avito, 2014 год

Конкурс по распознаванию контактной информации на изображениях

Банк Траст, 2014 год

Внедрение системы прогнозирования поведения клиентов и оптимизации кампаний целевого маркетинга Sell4Cast

ОТП Банк, 2011 год

Конкурс анализа данных по решению задачи предсказания отклика клиентов на предложение новой услуги

Компания «Балтика», 2011 год

Автоматизация прогнозирования вторичных продаж

ММВБ, 2010 год

Система анализа финансовых рынков «САФРАН 3.0»

ГК «Лама», 2010 год

Внедрение системы автоматического формирования заказа на распредительном центре компании

ЗАО «НСС», 2009 год

Внедрение BI/CRM систем Forecsys & Teradata

ГК «Видео Интернешнл», 2009 год

Улучшения системы прогнозирования компании

ГК «Лама», 2009 год

Внедрение системы прогнозирования спроса и управления запасами Goods4Cast

Банк «Петрокоммерц», 2009 год

Система поддержки принятия кредитных решений

М-Видео, 2008 год

Оптимизации процессов планирования продаж и закупок товаров

Компания «Балтика», 2008 год

Внедрение системы прогнозирования спроса и планирования продаж

ГК «Комстар – ОТС», 2008 год

Поведенческая сегментация клиентов

ГУ-ВШЭ, 2007 год

Внедрение системы Антиплагиат

Сеть «Связной», 2007 год

Создание и внедрение ИС «Ценообразование»

Сеть «Связной», 2007 год

Внедрение системы прогнозирования спроса

X5 Retail Group, 2007 год

Объединение процессов ведения номенклатуры нескольких розничных торговых сетей

ГВЦ РАО «ЕЭС России», 2006 год

Анализ отраслевых данных энергетических компаний

AntiPlagiat.ru, 2005 год

Интернет-сервис анализа текстов на наличие заимствований

АП «Домодедово», 2005 год

Решение для имитационного моделирования транспортной сети аэропорта

Яндекс, 2005 год

Технология выявления взаимосогласованных структур сходства пользователей и ресурсов

ТД «Перекресток», 2005 год

Система прогнозирования потребительского спроса Goods4Cast

Брок-Инвест-Сервис, 2005 год

Анализ и сегментация клиентской базы

ОАО «МТС», 2004 год

Исследование поведенческой сегментации клиентов

Банк «Петрокоммерц», 2004 год

Система поддержки принятия кредитных решений

«Интер РАО ЕЭС», 2004 год

Автоматизированная система поддержки принятия решений на энергетических рынках «Aprel 1.0»

РАО «ЕЭС России», 2001 год

Автоматизированная система поддержки принятия решений «Форель 1.0»

ММВБ, 1999 год

Учебная имитационная торговая система «Имитрейд»

РАО «ЕЭС России», 2001 год

Компания-заказчик:  РАО «ЕЭС России»

Сроки проекта:        июль 2001 — ноябрь 2001

История проекта

РАО «ЕЭС России» осуществляет продажи электроэнергии зарубежным потребителям по ценам североевропейской энергетической биржи NordPool. По этой причине у Департамента экспорта РАО ЕЭС для оптимизации процесса принятия решений возникла потребность получения качественного прогноза спотовых цен биржи NordPool в ценовой зоне Finland. Для решения поставленной задачи компанией Forecsys в 2001 году была разработана автоматизированная система поддержки принятия решений «Форель 1.0»®.

Система «Форель» предназначена для расчета и предоставления пользователям оперативного краткосрочного (до 7 дней) прогноза почасовых спотовых цен на электроэнергию на энергетической бирже NordPool в ценовой зоне Finland. В качестве исходных данных для прогнозирования использован временной ряд почасовых спотовых цен с 2000 года.

Особенности проекта

Для энергетического рынка характерны следующие особенности:

  • невозможность создания запасов электричества — все, что произведено, должно быть потреблено;
  • значительные временные задержки при запуске и останове производящих мощностей;
  • значительные различия в стоимости произведенного электричества у различных типов производителей;
  • наличие у части производителей значимых минимальных порогов объемов производимой электроэнергии.

Эти и многие другие особенности отрасли находят отражение в движении прогнозируемых показателей. Рынок электроэнергии характеризуется:

  • высокой ценовой волатильностью;
  • значительным разбросом цен в течение дня;
  • наличием большого количества сезонных факторов;
  • относительно небольшой историей.

Рабочий вид системы

Рис. 1. Иллюстрация работы системы №1
Рис. 2. Иллюстрация работы системы №2

Перспективы проекта

Форель 1.0® — зарегистрированный программный продукт. Исключительные права на программную систему «Форель 1.0» принадлежат РАО «ЕЭС России».

Планируется разработка второй версии системы.