# Предиктивная аналитика (для дарксторов) Предиктивная аналитика - это инструмент для более точного и удобного планирования графиков. Аналитика позволяет прогнозировать загруженность торговой точки в тот или иной день и определить необходимое количество сотрудников, чтобы справиться с этой загруженностью. Раздел аналитики размещается в верхней части экрана в строке “Потребности и возможности”. При наведении на эту строку появится тултип с информацией по соответствующему дню. Строка и тултип выделены красной рамкой на скриншоте. [![dM7snimok-ekrana-2025-04-04-161217.png](https://bookstack.ally.software/uploads/images/gallery/2025-12/scaled-1680-/dm7snimok-ekrana-2025-04-04-161217.png)](https://bookstack.ally.software/uploads/images/gallery/2025-12/dm7snimok-ekrana-2025-04-04-161217.png) Раздел аналитики доступен для помощника розницы, лидера даркстора и старшего кассира-комплектовщика. --- ### Методика расчета аналитики Для составления необходимых аналитике прогнозов используется модель CatBoost – эксперт, обученный на основе огромной накопленной статистики. Модель находит закономерности и использует их. В расчетах учитываются: - Количество заказов, поступивших на выбранную торговую точку в конкретный час год назад. Считается, что в такой же период в будущем будет получено примерно столько же заказов. - Реальная скорость работы сборщиков на основании собранной статистики по конкретным исполнителям. - Для сборщиков без статистики принимается за норму 6 заказов в час. Так как статистики нет, предполагается, что это новички. - Погодные данные, которые ежедневно подгружаются с сайта https://rp5.ru. Учитываются не только исторические погодные данные, но и прогнозы погоды будущих дней, которые ежедневно поступают с сайта https://api.met.no. Модель сама определяет то, как погода влияет на прогноз загруженности торговой точки, анализируя данные предыдущих периодов. - Данные производственного календаря и календаря Православных Христианских Праздников. Прогнозы по сборке и доставке дискретизируются с шагом в 1 час и строятся на 14 дней вперед. - Обычный прогноз: основывается на данных о доставке и сборке, где каждый заказ имеет привязку к торговой точке. - Зональный прогноз: основывается на данных о доставке и сборке, привязанных к торговой точке, на основе координат заказа и статистики принадлежности этого адреса к зоне доставки той или иной торговой точки. --- ### Отображение месячной, недельной и дневной аналитики Метод отображения прогноза может меняться в зависимости от выбранного временного промежутка. Есть месячное, недельное и дневное отображение. Месячное отображение аналитики представляет собой ряд иконок, которые обозначают среднее состояние дня. Месячное отображение выделено красной рамкой на скриншоте. [![Месячное отображение.png](https://bookstack.ally.software/uploads/images/gallery/2025-04/scaled-1680-/mA1mesiacnoe-otobrazenie.png)](https://bookstack.ally.software/uploads/images/gallery/2025-04/mA1mesiacnoe-otobrazenie.png) [![image.png](https://bookstack.ally.software/uploads/images/gallery/2025-04/scaled-1680-/VPgimage.png)](https://bookstack.ally.software/uploads/images/gallery/2025-04/VPgimage.png) Недельное отображение аналитики представляет собой ряд полос, которые показывают прогноз по различным временным промежуткам в соответствующем дне. Зеленый цвет полосы означает, что сотрудников достаточно. Красный цвет - что сотрудников не хватает. Желтый - что присутствует избыток сотрудников. Недельное отображение выделено красной рамкой на скриншоте. [![Недельное отображение.png](https://bookstack.ally.software/uploads/images/gallery/2025-04/scaled-1680-/nedelnoe-otobrazenie.png)](https://bookstack.ally.software/uploads/images/gallery/2025-04/nedelnoe-otobrazenie.png) Дневное отображение аналитики представляет собой одну полосу, которая показывает прогноз по различным временным промежуткам выбранного дня. Зеленый цвет полосы означает, что сотрудников достаточно. Красный цвет - что сотрудников не хватает. Желтый - что присутствует избыток сотрудников. Дневное отображение выделено красной рамкой на скриншоте. [![Дневное отображение.png](https://bookstack.ally.software/uploads/images/gallery/2025-04/scaled-1680-/dnevnoe-otobrazenie.png)](https://bookstack.ally.software/uploads/images/gallery/2025-04/dnevnoe-otobrazenie.png) --- ### Просмотр прогноза на будущие даты При наведении в строке “Потребности и возможности” на любой будущий день появляется тултип с прогнозом по этому дню. Тултип озаглавлен как “Выполнение заказов”. Пример тултипа изображен на скриншоте ниже. [![image.png](https://bookstack.ally.software/uploads/images/gallery/2025-04/scaled-1680-/schimage.png)](https://bookstack.ally.software/uploads/images/gallery/2025-04/schimage.png) Тултип отображает информацию по всему дню. Сама информация разбита на часовые интервалы. Колонка “Интервал” отображает конкретный час, к которому привязана информация. Колонка “Собираем/ожидаем строк” отображает сравнение производительности торговой точки и ее ожидаемой загруженности. Производительность определяется на основе производительности сотрудников, которые будут работать в данный конкретный час. Загруженность прогнозируется самой моделью. Сравнение отображается в виде фразы “X из Y”, где X - это ожидаемая производительность торговой точки, а Y - ожидаемая загруженность. Аналитика реагирует на фильтры. Для правильного прогноза все сборщики в торговой точке не должны быть скрыты фильтрами, а должны отображаться в списке. Зная количество сотрудников, запланированных в график на торговой точке, их реальную среднюю скорость работы и количество ожидаемых заказов на торговой точке, составляется рекомендация по планированию графика. Рекомендация может быть трех видов: - Норма – сотрудников запланировано достаточно, чтобы собрать ожидаемое количество заказов. - Избыток – сотрудников запланировано с избытком для такого количества заказов. Вероятно, персонал будет простаивать. - Нехватка – сотрудников запланировано недостаточно для успешной обработки такого количества заказов. --- ### Просмотр статистики по прошедшим датам При наведении в строке “Потребности и возможности” на любой прошедший день появляется тултип с анализом этого дня. Тултип озаглавлен как “Заказы прогноз и факт”. Пример тултипа изображен на скриншоте ниже. [![image.png](https://bookstack.ally.software/uploads/images/gallery/2025-04/scaled-1680-/bDPimage.png)](https://bookstack.ally.software/uploads/images/gallery/2025-04/bDPimage.png) Тултип отображает информацию по всему дню. Сама информация разбита на часовые интервалы. Колонка “Интервал” отображает конкретный час к которому привязана информация. Колонка “Среднее на исп. в час” показывает сравнение прогнозируемого количества заказов в час с фактическим. Визуально результат сравнения отображается стрелкой вверх, прямо или вниз. После расчета и сравнения прогнозируемого и фактического количество заказов на торговой точке выводится итоговый вердикт анализа. Вердикт может быть трех видов: - Попадание – прогнозируемая и фактическая нагрузка равны либо близки друг к другу. Отображается стрелкой прямо и зеленым цветом текста. - Перепрогноз – прогнозируемая нагрузка оказалась больше фактической. Скорее всего, в это время на торговой точке простаивали сотрудники. Отображается стрелкой вниз и серым цветом текста. - Недопрогноз – прогнозируемая нагрузка оказалась меньше, чем фактическая. Скорее всего, в это время на торговой точке не хватало сотрудников. Отображается Стрелкой вверх и красным цветом текста. --- ### Видео презентации предиктивной аналитики В видео по [ссылке](https://rutube.ru/video/private/21ddfa7d9a0b28f2d95fcc17f3107623/?p=HIAFVfhpFIdqdy4txokU9g) вы можете посмотреть презентацию предиктивной аналитики. В видео описывается устаревший алгоритм работы аналитики. Актуальный механизм работы аналитики расписан в этой инструкции.