Аналитика курьеров по прошедшим дням

Пользователю предоставляется следующая информация:

1. Временной интервал, за который представлены данные;
2. Прогнозное количество заказов для указанного интервала (ожидаемое значение, сформированное прогнозной моделью на основе данных, описанных в статье);
   
3. Фактическое количество заказов за интервал (реальное значение, извлеченное из базы данных ВкусВилл);
   
4. Оценка точности прогноза, рассчитываемая как симметричная средняя абсолютная процентная ошибка.

   (2 * (факт - прогноз) / (факт + прогноз))

Возможные значения:

• "Попадание" (прогноз был в пределах нормы если разница между фактом и прогнозом меньше либо равна 3 или оценка точности < 0,15), 
• "Недопрогноз" (прогноз был занижен, фактическое значение выше если оценка точности > 0), 
• "Перепрогноз" (прогноз был завышен, фактическое значение ниже если оценка точности < 0)

Прогнозное значение извлекается из таблицы time_series, из записей с типом 6 (обозначающим прогноз по геозонам для доставки заказов). Значение берется из поля value.

Фактическое значение рассчитывается из представления time_series_deliv_hourly, созданного на основе таблицы time_series и содержащего данные о заказах курьеров. Количество заказов определяется суммированием значений поля cnt (количество доставленных заказов) всех записей за выбранный интервал. Пример: для интервала 00:00–01:00 2 августа сумма значений cnt (8 + 1 + 4 + 1 + 1 + 1 + 3 + 2 + 1 + 2 + 1 + 1 + 1 + 4 + 1 + 2 + 2 + 2 + 3 + 4 + 5 + 1 + 1 + 1 + 1 + 1) равна 55.

Для отображения всех этих данных в интерфейсе используется настройка dayPlaceTransform, которая формирует массив $hours. Массив содержит объекты для каждого часа суток (0–23) с соответствующими полями:

• hour — текущий час;
• stat — прогнозное количество заказов на этот час;
• plan — фактическое количество заказов на этот час;
• delta — отклонение между прогнозом и фактическим значением.
• smape — относительная ошибка прогноза, чтобы оценить его качество независимо от масштаба данных (симметричная средняя абсолютная процентная ошибка).
• err — ошибка прогноза: 0 — в пределах нормы (попадание), 1 — недопрогноз (прогноз занижен), -1 — перепрогноз (прогноз завышен).

Код, формирующий массив представлен ниже.

$hours := [0..23].(
    $statObj := $lookup($hourStat, $string($));
    $stat := $number($inPast ? $statObj.cnt : $statObj.cnt) * $extraNorm;
    $plan := $number([$lookup($eventsStat, $string($)).sum_qty, 0][0]);
    $delta := $stat
        ? $inPast
            ? $round($plan - $stat, 1)
            : $round(($stat - $plan) / $speed)
        : 0;
    $smape := 2 * ($plan - $stat) / ($plan + $stat);
    $err := ($abs($delta) <= 3 or $abs($smape) < 0.15)
        ? 0
        : $smape > 0
            ? 1
            : -1;
    {
        "hour": $,
        "stat": $round($stat,1),
        "plan": $round($plan,1),
        "delta": $delta,
        "smape": $smape,
        "err": $err
    };
)