AD forecast-simulation

Прогнозирование тенденций, анализ дефицита целей, моделирование «что если» и прогнозирование истощения/насыщения на основе имеющихся данных. Этот навык необходимо использовать, когда пользователи хотят понять будущие тенденции показателей, оценить достижимость целей, смоделировать влияние гипотетических сценариев. Сценарии запуска включают, но не ограничиваются: пользователь упоминает «прогноз» «оценка» «сколько будет к концу месяца» «смогу ли я достичь цели» «сколько не хватает» «что если Х» «что если увеличить на 10%» «на сколько хватит запасов» «по этой тенденции» «сколько нужно для достижения» «моделирование» «что если» «анализ сценариев» «при текущей скорости» «сколько еще нужно» «хватит ли» «смогу ли достичь» «как далеко до цели» «сколько нужно в среднем в день» «при текущем прогрессе» «экстраполяция тенденции» «ожидается» «оценка», или когда у пользователя возникают вопросы о будущих тенденциях, достижимости целей, гипотетических сценариях, следует использовать этот навык. Даже если пользователь не говорит прямо «прогноз», если его намерение — понять «что будет в будущем» или «что будет, если изменить условие», следует использовать этот навык. Например, если пользователь говорит «сможем ли мы продать на 10 миллионов в этом месяце?» «что если удвоить расходы на рекламу?» «что будет к концу следующего года при таком темпе?», следует использовать этот навык. **Ключевой момент для определения срабатывания**: намерение пользователя — узнать о **будущем** или смоделировать **гипотетические** сценарии. Способ различения: - «Каков был объем продаж за прошлый месяц?» → metric-query (смотрит в прошлое) - «Каков будет объем продаж к концу месяца?» → forecast-simulation (смотрит в будущее) - «Нормален ли объем продаж?» → anomaly-detection (оценивает настоящее) - «Почему упали продажи?» → metric-attribution (объясняет прошлое) **Различие с соседними навыками**: - metric-query / anomaly-detection / metric-attribution — все смотрят на прошлое и настоящее - forecast-simulation (этот навык) — смотрит в будущее **Важно: этот навык основан на простом математическом расчете исторических данных (аппроксимация трендов, моделирование формул), а не на моделях машинного обучения. Результаты расчета должны сопровождаться описанием предположений и неопределенности.**

Прогнозирование тенденций, анализ дефицита целей, моделирование «что если» и прогнозирование истощения/насыщения на основе имеющихся данных.

Как процесс D 46/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия