Этот баннер — требование Роскомнадзора для исполнения 152 ФЗ.
«На сайте осуществляется обработка файлов cookie, необходимых для работы сайта, а также для анализа использования сайта и улучшения предоставляемых сервисов с использованием метрической программы Яндекс.Метрика. Продолжая использовать сайт, вы даёте согласие с использованием данных технологий».
Политика конфиденциальности
|
|
|
Отсеить период из цепных расчетов
|
|||
|---|---|---|---|
|
#18+
Здравствуйте! Есть исходные данные по дням: отгрузки в магазин и продажи в магазине. Срок годности продукции 5 дней. Остаток по дням высчитывается расчетно с помощью сопоставления между отгрузками и продажами по LIFO и получаем предполагаемый остаток. В таблице остаток видно из какой поставки. Это нужно для того, чтобы в конечном итоге посчитать рекомендованный заказ для магазина для следующей планируемой отгрузки исходя истории отгрузок, продаж, предполагаемых возвратов и конечного предполагаемого остатка. В данном посте не рассматривается вопрос как проводится сопоставление между отгрузками и продажами, а также расчет рекомендованного заказа. В таблице видно как остаток перемещается по дням и меняя при этом срок годности. Объясняю логику на примере из скриншота. 8.04.2017 было первое поступление - 3 шт, и в этот же день продали 1 шт. Значит на этот день остаток по сроку годности является первым днем - 2 шт. 9.04.2017 была продажа 1 шт. В этот день остаток из первой поставки является вторым днем по сроку годности - 1 шт. 10.04.2017 продаж не было. В этот день остаток из первой поставки является третьим днем - 1 шт. 11.04.2017 было второе поступление - 2 шт. и продаж не было. Значит остаток из первой первой поставки по сроку годности является четвертым днем- 1 шт. и остаток из второй поставки является первым днем - 2 шт. Общий не просроченный остаток 1 + 2 = 3 шт. 12.04.2017 была продажа 1 шт. Значит остаток из первой поставки по сроку годности является пятым днем - 1 шт. и из второй поставки вторым днем 1 шт. Общий не просроченный остаток 1 + 1 = 2 шт 13.04.2017 была третья поставка 3 шт. Продаж не было. Значит из первой поставки продукция идет на предполагаемый возврат, так как 5 дней срока годности уже прошло. Остаток из второй поставки является третьим днем по сроку годности - 1 шт., а остаток из третьей поставки является первым днем по сроку годности - 2 шт. Общий не просроченный остаток 2 + 1 = 3 шт. Аналогично для остальных дней. Обратите внимание на 29 и 30 число. Не правильно рассуждать, что в 29.04.17 была продажа 2 шт. из поставки этого же дня. Правильно так: 29.04.17 продажа 1 шт из поставки из 27.04.2017 по предыдущему LIFO и 1 шт. из поставки из 29.04.2017 по LIFO. Иначе, продажи за 29 (2 шт.) и 30 число (1 шт.) не логично брать из поставки с 27.04.2017 (2 шт.). То есть продажа не может быть больше поставки. Как видим расчеты по дням цепные. Но есть но. Предположим, что в периоде 20.04.2017-22.04.2017 было промо. При промо отгрузки и продажи выше обычных и влияет на расчет рекомендованного заказа на следующую плановую отгрузку. Поэтому промо нужно отсеивать и период сдвинуть, то есть начало периода не 08.04.2017, а 05.07.2017. Отсеивать период три дня из цепных расчетов как то не логично получается. Подскажите, для данной задачи как правильно и логически отсеить период промо из цепных расчетов? Модератор: Не вставляй такие широкие скриншоты, текст нечитаемый становится. Есть сайты для скриншотов, вставь туда, а тут ссылку дай и под спойлер спрячь ... |
|||
|
:
Нравится:
Не нравится:
|
|||
| 22.10.2017, 19:47 |
|
||
|
Отсеить период из цепных расчетов
|
|||
|---|---|---|---|
|
#18+
ferzmikk, не вдавался в длинные рассуждения, скорее всвего это то же, о чём были вопросы неск. мес. назад. Не понятно, откуда вдруг взялся месяц июль, из контекста наверное всё же апрель? ==начало периода не 08.04.2017, а 05.07.2017 Насчёт отсева. Тогда и сейчас могу сказать только: исходя из статистики, какой-бы малой она не была. Теорвер подсказывает, чт можно смотреть как на разделение 2-х смесей с разными плотностями распределения. Для этого нужно иметь т.ск. "чистое" распределение и собственно "загрязняющее" распределение. В реализации всё проще, не используя никаких стат-х критериев проверки гипотез. Я юзал 2 собственных модификации, в комбинации друг с др. - Отсечь прибывку по "аномальным" значениям дисперсии, зная при этом даты, в к-ром акция в этом случае приходится эмпирически / административно задать длительность последействия (хотя ради не мелких цен бывает слив инфы и появляется "преддействие" ) - модель: событие (точечный всплеск) - передаточная ф-ция - отклик. Это в качестве прогнозителя "загрязняющего" распределения. Формально передаточная ф-ция - это сглаживатель, действующий "вперёд". То же я писал и раньше, добавить мне больше нечего, а вопрос больше алгоримический, чем программный. ... |
|||
|
:
Нравится:
Не нравится:
|
|||
| 23.10.2017, 10:11 |
|
||
|
Отсеить период из цепных расчетов
|
|||
|---|---|---|---|
|
#18+
К вычислинию передат ф-ции. Иожно подогнать под это распределение Пуассона (т.е. не симметричное) либо экпоненциальное по вкусу. ... |
|||
|
:
Нравится:
Не нравится:
|
|||
| 23.10.2017, 10:43 |
|
||
|
|

start [/forum/topic.php?fid=16&gotonew=1&tid=1340255]: |
0ms |
get settings: |
8ms |
get forum list: |
13ms |
check forum access: |
3ms |
check topic access: |
3ms |
track hit: |
166ms |
get topic data: |
10ms |
get first new msg: |
6ms |
get forum data: |
2ms |
get page messages: |
44ms |
get tp. blocked users: |
2ms |
| others: | 11ms |
| total: | 268ms |

| 0 / 0 |
