ГрузПрогноз

Заказчик: Центр фирменного транспортного обслуживания ОАО РЖД.
Проблема:
Пользователь — управленческий персонал ОАО «РЖД» — не имеет возможности построить достоверную картину влияния внешних и внутренних факторов на продажи услуг грузовых перевозок. Нет инструментов для многофакторного анализа и прогнозирования, что снижает эффективность маркетинговых стратегий и качества услуг.
Цель проекта — создать приложение на основе моделей машинного и глубокого обучения, способное анализировать влияние факторов на продажи и формировать отчёты по клиентам.
Ограничения и рекомендации:
Ограничения: отсутствие методик и программного обеспечения для обработки больших данных моделями машинного обучения.
Рекомендации: использовать Python и библиотеки для машинного обучения (scikit-learn, TensorFlow, PyTorch), базы данных PostgreSQL или MySQL для хранения данных, Jupyter Notebook для прототипирования моделей.
Требуемые компетенции:
Машинное и глубокое обучение.
Анализ данных и разработка ПО.
Навыки работы с большими данными и моделями искусственного интеллекта.

«Я не понимаю, почему сегодня упали продажи — из-за цен, кризиса, конкурентов или просто кто-то не доложил? У нас куча данных, но нет инструмента, который бы показал, что действительно влияет на наш бизнес, а что — просто шум. Мы принимаем решения вслепую».