|
budda-pagoda.ru — budda-pagoda Resources and Information. This website is for sale! budda-pagoda.ru is your first and best source for information about budda-pagoda . Here you will also find topics relating to issues of general interest. We hope you find what you are looking for! budda-pagoda.ru Google PageRank: 0 из 10 |
Рейтинг: 21.2 |
|
|
Прогноз погоды Москва — Foreca.ru foreca.ru Рейтинг Alexa: #61,139 Google PageRank: 0 из 10 |
Рейтинг: 20.0 |
|
|
pagoda-upakovka.ru | Национальная Упаковочная Компания ПАГОДА pagoda-upakovka.ru Google PageRank: 0 из 10 Яндекс ТИЦ: 20 |
16.1 |
|
|
Автомир | Винил, только оклейка. Нет лучшего способа защитить оригинальное лакокрасочное покрытие автомобиля и быстро и сравнительно недорого преобразить его внешность lady64.ru mercedes-benz sls amg, volkswagen, porsche 911, vorsteiner, acs5 35d Google PageRank: 0 из 10 Яндекс ТИЦ: 0 |
Рейтинг: 12.6 |
|
|
Pagoda Box pagodabox.io |
Рейтинг: 12.2 |
|
|
Автомир | Несмотря на вполне ощутимые крены, мягкую подвеску и шины, рассчитанные на обеспечение комфорта пассажирам, Kia Soul Eco-Electric без труда преодолел тесты на voyage64.rukia soul eco-electric, kia soul 1.6 crdi, mercedes-benz sls amg, volkswagen, porsche 911 Google PageRank: 0 из 10 Яндекс ТИЦ: 0 |
Рейтинг: 12.1 |
|
Пагода-Дон Joomla! — the dynamic portal engine and content management system pagoda-don.ru joomla, joomla Google PageRank: 0 из 10 Яндекс ТИЦ: 0 |
Рейтинг: 10.1 |
|
01787
погода в минске 14 с
погода в минске дек
погода в минске на
погода в миньково б
погода в мире, снег
погода в михайловк
погода в могелёве н
погода в могоче сег
погода в мокроусе с
погода в молдове в
погода в молдове по
погода в монголии в
погода в морках на
погода в москва и о
погода в москве 16 а
погода в москве 23 м
погода в москве 5 ян
погода в москве в з
погода в москве зап
погода в москве на 0
погода в москве на 1
погода в москве на 3
погода в москве на
погода в москве онл
погода в москве сег
погода в москвскве
погода в мраково, н
погода в мурманске
погода в муроме мин
погода в мюнхене на
погода в на мертвом
погода в надыме на
погода в наровле на
погода в нацерет — и
погода в невьянске
погода в нерехте на
погода в нефтекамс
погода в нефтеюган
погода в нижневарт
погода в нижнекамс
погода в нижнем нов
погода в николаев н
погода в николаеве
погода в никольско
погода в нлрвегии н
погода в новоайдар
погода в новогодню
погода в новой кахо
погода в новокузне
погода в новомихай
погода в новопокро
погода в новоросси
погода в новосибир
погода в новосибир
погода в новосибис
погода в новочебен
погода в ногликах с
погода в ноябре 2008
погода в ноябре в и
погода в ноябре в т
погода в ноябре сел
погода в ныробе 14 я
погода в ня чанге с
погода в оаи на мес
погода в обнинске в
погода в одеси на м
погода в одессе в и
погода в одессе на 2
погода в одессе оде
погода в оеке на за
погода в октябре 2005
погода в октябре в
погода в октябре в
погода в октябре-но
погода в олекминск
погода в омсе на не
погода в омске за с
погода в омске нояб
погода в опарино на
погода в оренбурге
погода в оренбургс
погода в орле 31.12. 200
погода в орловской
погода в орше на не
погода в острове пс
погода в оэа в февр
погода в п.боровка
погода в п.обуховск
погода в п.энергети
погода в павлоград
погода в пакалях на
погода в парадеево
погода в париже на
погода в патайе в м
погода в пафосе по
погода в пекине 16-22
погода в пенза на н
погода в пензе на з
погода в первомайс
погода в перейме ба
погода в перми в 2000
погода в перми на ч
погода в песочне пу
погода в петергофе
погода в петрозаво
погода в петропавл
погода в пикалево б
погода в питере 04.02,
погода в питере окт
погода в плесецке 5
погода в погребище
погода в подольске
погода в полазне на
погода в полтаве ма
погода в польше 14 ф
погода в польше на
погода в порвоо на
погода в порхове 31
погода в посёлке гл
погода в похвистне
погода в праге в фе
погода в преградно
погода в приднестр
погода в приморско
погода в приэльбру
погода в прошлое во
погода в пугачёве н
погода в пухкете на
погода в пярну на з
погода в пятницу в
погода в радужном в
погода в районе озе
погода в рб на 6 пог
погода в резекне на
погода в ржаксе на
погода в риме 8-13 фе
погода в римини на
погода в ровно на л
погода в ройон им л
погода в рослятино
погода в россии юту
погода в ростове на
погода в ростове-на
погода в рстове на
погода в рудном в с
погода в рыбинск за
погода в рязани 12 д
погода в с богородс
погода в с. благове
Днес е Преображение Господне — ето защо по традиция се яде грозде
На 6 август Българската православна църква отбелязва един от най-светлите си празници – Преображение Господне. Началото на празника идва от първите векове на християнството и е свързано с едно от най-важните евангелски събития – явяването на Иисус Христос в небесна слава пред трима от най-близките му ученици.
Апостолите не допускали, че Иисус Христос ще понася унижения и страдания – според тях това било несъвместимо с величието и славата Му. Той им говорил често за страданията, които го очакват, за смъртта и Възкресението си. За да укрепи вярата на учениците си, Иисус Христос решил да покаже на трима от апостолите истинната си небесна слава.
Заедно с Петър, Иаков и Йоан се изкачил на планината Тавор в Галилея, отдалечил се от тях и започнал да се моли. Скоро те заспали, а когато се събудили, видели своя Учител напълно преобразен.
сн. БГНЕСЛицето му светело като слънце, а дрехите му блестели като светлина. Иисус беседвал с двама от най-великите представители на Стария Завет – пророците Мойсей и Илия, за предстоящите си страдания и Кръстна смърт в Йерусалим. В един момент светъл облак осенил всички и от него се разнесъл могъщ глас: „Този е Моят възлюбен Син, в когото е Моето благоволение. Него слушайте“.
При тези слова свише, апостолите в силен страх паднали ничком на земята. Когато славата Господня се скрила от тях, Господ се приближил към учениците си и казал: „Станете, не бойте се!“. Това чудодейно събитие трябвало да предпази апостолите от униние и съмнение при вида на Христовите страдания, да укрепи вярата им в Неговата Божествена природа.
За всички вярващи християни и до днес Преображение Господне е свързано с промяна и с нова надежда.
Затова празникът се отбелязва в края на християнската църковна година.
Според народната традиция до този ден не се яде грозде, защото още „не е кръстено“. Сутринта на празника стопанките отнасят на църковната служба първите откъснати гроздове и варено жито и свещеникът ги опява и прекадява заедно с други плодове – дини, круши, ябълки. После раздават плодовете на съседи и роднини.
В малките градове и села на България все още са живи колоритните народни обичаи, свързани с Преображение Господне.
Правят се панаири, разменят се животни и стоки. Някога момите и ергените се сговаряли за годежи и женитби. Според традиция от най-дълбока древност женитбите се правели през септември, за да се роди дете през юни и невястата да се захване за работа през усилния летен период.
В нощта срещу празника в небето се отваря „божата врата”.
На нея се явява сам Господ и изпълнява желания. Това вярване съществува и до днес. Отнася се преди всичко за друг граничен момент в природата, отбелязван на Богоявление (Йордановден, 6 януари). Но надеждата за светло преображение и промяна държи будни хората и срещу Преображение. На много места у нас майките карали децата си да гледат нощното небе, за да не пропуснат мига и да се помолят за здраве и богатство. Учели по-младите, че това е време за равносметка и вътрешно преобразяване – преди да се смени сезонът и природата да поеме към зимното затишие.
Според българския народен календар на 6 август настъпва трайно преобразяване в природата. Слънцето обръща гръб на лятото и лице към зимата, щъркелите се събират на ята, преди да отлетят към топлите земи.
Кровать двухъярусная «Лаворо», Владивосток, объявление с фото № 1309818
Объявление № 1309818, размещенно 2019.08.01 в 01:41
Товар новый, в упаковке, в наличии множество расцветок. Смотрите на сайте Есэндвич. Здесь указана цена за кровать в расцветке Венге/Беленый дуб без ящиков (код товара 63315).
🍎 Доставим до дома в любом населенном пункте РФ. Вам не нужно организовывать перевозку.
🍎 Сроки и стоимость доставки рассчитываются автоматически.
🍎 Оплата при получении.
🍎 Цены дискаунтера. Поставки со складов только крупных фабрик.
🍎 Гарантия 24 месяца.
🍎 Большой выбор детских и другой мебели.
* * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * *
Весь ассортимент на сайте дискаунтера Есэндвич ру (наберите в строке браузера ЕСЭНДВИЧ)
* * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * *
Основные характеристики:
— В наличии 18 расцветок!
— Длина, мм: 1832; Ширина, мм: 732; Высота, мм: 1604
— Спальное место, мм: 700х1800
— Тип сборки: Лестница устанавливается на левую сторону.
Дополнительная информация:
Произведено на высокотехнологичном оборудовании. Поставляется в разобранном виде в запечатанной заводской упаковке. Требуется сборка. Набор фурнитуры и инструкция по сборке в комплекте. Матрас в комплект не входит. В наличии множество вариантов матрасов от недорогих, но вполне качественных, до люксовых ортопедических. Вместе с матрасами весьма практично приобрести у нас недорогие наматрасники — тогда матрасы не будут пачкаться и прослужат намного дольше.
Набирайте в поисковой строке нашего сайта «Кровать двухъярусная Лаворо».
* * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * *
Вся мебель в широком ассортименте, в наличии и сразу в нескольких цветах.
Поставки со склада фабрики. Серийное поточное производство позволяет совместить высокое качество и низкую цену.
Фабричное качество за разумные деньги.
Стоимость и сроки доставки до пункта выдачи или до подъезда рассчитываются автоматически и фиксируются в момент заказа.
Возможна доставка в квартиру.
Всю мебель смотрите на сайте дискаунтера Esandwich.
Свежие объявления из Владивостока:
Лаунчер
Если Вы хотите кардинально изменить внешний вид своего устройства на Android, совсем не обязательно полностью менять его прошивку или ждать обновлений. Иногда вполне достаточно установить альтернативный лаунчер.
Как это ни прискорбно, но Вселенная не наделила меня особым художественным вкусом и талантом. Возможно, поэтому я в жизни больше обращаю внимание не на всякие внешние красивости, а на чисто утилитарную сторону. По этой же причине, скорее всего, я не особо жалую всякие украшательства и в сфере своей компьютерной деятельности. Главное, чтоб работало! А как оно выглядит – дело десятое…
Однако, на днях мне невольно пришлось искать именно украшательства. А дело было так. Принесли мне китайский планшет марки Supra, который часто выдавал ошибку. Недолгое гугление проблемы выявило, что причина неполадки в нестабильной работе штатной графической оболочки (она же лаунчер). На 4PDA была парочка альтернативных прошивок, но во всех них были свои косяки, поэтому решено было просто установить на планшет альтернативный лаунчер и заменить им штатный.
На том же 4PDA в обсуждениях было упомянуто несколько «отличных» оболочек. Однако, практически все они оказались платными (а качать ломанные версии как-то не хотелось). Поэтому решено было вручную пройтись по просторам Google Play и найти полностью бесплатные лаунчеры без рекламы и всяческих навязываемых сервисов. Собственно, перед Вами как раз результат моих исканий…
Что такое лаунчер?
Как Вы уже поняли, лаунчер (или в другой транслитерации «лончер») – это визуальная оболочка Вашего Андроид-устройства. Без лаунчера мы не сможем увидеть ни списка установленных приложений, ни рабочего стола нашего девайса. Поэтому, помимо красивости, лончер играет и чисто утилитарную роль, реализуя графический интерфейс пользователя.
Особенностью системы Android является её модульность. Фактически Вы можете изменить в ней внешний вид буквально любого элемента без ущерба для её работы. Поэтому установку лаунчера не стоит путать с переустановкой системы – это всего лишь очередное приложение, которое просто меняет внешний вид рабочего стола и списка приложений Вашего устройства.
Назначение лаунчера по умолчанию
При установке нового лаунчера после выхода, например, из штатных «Настроек» система всегда будет спрашивать Вас, запускать ли ей новый лончер или стандартную оболочку. В качестве теста можно выбрать новый и нажать «Только сейчас». Это позволит Вам не переназначать новую оболочку по умолчанию, а лишь посмотреть её в действии, а затем легко вернуться к стандартной:
Если же Вы выбрали по умолчанию альтернативный лаунчер, а потом надумали его удалить, то так просто удалить его может и не получиться (кнопка удаления может быть неактивна). В этом случае нужно прокрутить экран немного ниже и найти активную кнопку «Удалить настройки по умолчанию». Нажатие этой кнопки сбросит настройки на дефолтные и Вы сможете легко вернуться к штатному лаунчеру, а затем удалить альтернативный.
В общем, ничего сложного и страшного в экспериментах с лаунчерами нет. Поэтому, если Ваша штатная оболочка не устраивает Вас в функциональном или эстетическом плане, можете испробовать что-то новенькое!
Google Start
Если Вы ищете лаунчер, который бы был максимально совместим с большинством Android-устройств версии 4.1 и выше и не сильно отличался от штатного, то Вам может понравится разработка Гугла под названием Google Старт:
Данная оболочка поддерживает стандартную смену обоев и любые виджеты (правда, их придётся добавлять заново после установки лончера). Google Start не сильно нагружает систему (потребляет около 3 МБ оперативной памяти) и не особо меняет внешний вид рабочего пространства, поэтому практически не требует времени на привыкание и переучивание.
При первом запуске лаунчер предложит собрать все приложения со всех экранов на одном рабочем столе (или двух, если не умещаются). Однако, Вы можете вручную перетащить любую иконку за экран вправо и тем самым создать новый рабочий стол (количество таких столов, кажется, неограничено, по крайней мере, я создал 12 штук и можно было делать ещё, если бы не лень :)).
По нажатию центральной кнопки внизу открывается список установленных приложений. От стандартного его отличает отсутствие отдельного раздела с виджетами, строка поиска в самом верху и первый ряд приложений под ней. В этом ряду отображается то, что Вы запускаете чаще всего. Мелочь, а всё-таки удобно.
Если сделать длинное нажатие по пустому пространству рабочего стола, нам откроется возможность смены обоев, добавления виджетов и настройки лаунчера. Особых настроек, правда, и нет. Вы можете гибко управлять параметрами обычного и голосового поиска, активировать синхронизацию личных данных, ленту новостей и функцию автозаполнения. Также, если разрешить автоповорот, то Google Start можно будет использовать и в горизонтальной ориентации, что очень удобно для планшетов.
Google Start в установленном виде занимает примерно 14.6 МБ. Правда, отследить потребление им оперативной памяти не удалось, поскольку его процессы, по всей видимости, интегрируются с процессами сервисов Google. По косвенным же показателям (приросту ресурсопотребления Сервисов после установки лаунчера) получается в районе 22 МБ.
В целом, если учесть отсутствие полное рекламы и хорошую русификацию, Google Start вполне можно использовать в качестве лаунчера по умолчанию. Ресурсопотребление у него сравнительно невысокое, но и внешний вид не особо казист. Впрочем, если Вам хочется иметь оформление в светлых тонах и быструю работу оболочки, то Google Старт может Вам прийтись по вкусу.
Cheetah Launcher
Если Вы любите небольшие приложения или на Вашем устройстве постоянно не хватает места, то в качестве весьма экономного лаунчера можно установить Cheetah Launcher, который работает практически на всех устройствах, начиная с базирующихся на Android 2.1. В базовой поставке занимает всего 4.9 МБ. Правда, оперативной памяти потребляет около 56 МБ. Но это никак не сказывается на быстродействии.
При первом запуске нам будет предложено выбрать одну из двух тем (тёмная, похожа на интерфейс Samsung, или светлая, похожая на тему из Android 5). Здесь мы сразу видим косяки русскоязычного перевода, которые сквозят буквально в каждом слове – это, кстати, один из самых больших минусов Cheetah Launcher, поскольку в Настройках не всегда понятно, что будет делать та или иная опция…
По умолчанию мы имеем три рабочих стола: центральный с виджетом цифровых часов и ярлыками приложений, левый с настройками и инструментами Cheetah, а также пустой правый, на который можно вынести любые нужные Вам приложения и виджеты. Скольжение по рабочему столу вниз открывает строку уведомлений, а вверх – меню самого лончера.
В списке приложений программы по умолчанию группируются по алфавиту, отсутствует раздел с виджетами, но имеется функция поиска и собственное меню. В меню можно изменить принцип сортировки, задать отдельный фон для экрана, быстро перейти к разделу настройки приложений, а также скрыть неиспользуемые программы и изменить некоторые параметры поведения меню.
Cheetah Launcher содержит 5 собственных виджетов (цифровые и аналоговые часы, выключатель Wi-Fi и других устройств, поиск и инструмент очистки памяти), а также поддерживает добавление любых сторонних. Кроме того Вы можете загрузить для лаунчера одну из более чем 1000 тем и кардинально изменить внешний вид рабочего стола и значков на нём!
В настройках лаунчера можно изменить анимацию смены рабочих столов (есть и 3D-эффекты), цвета и шрифты надписей, есть даже резервное копирование параметров. Однако, нет опции включения ландшафтного режима, поэтому использовать Cheetah Launcher на планшетах будет не совсем удобно…
В целом у Cheetah Launcher обнаружено всего два недостатка: плохая русификация и отсутствие планшетного режима работы. Поэтому данный лончер хорошо подойдёт только для работы на смартфонах, где наличие ландшафтной ориентации не критично.
Arrow Launcher
Если Вы являетесь поклонником продукции MicroSoft или просто ищете продуманный в функциональном и эстетическом плане лаунчер, то можете обратить внимание на Arrow Launcher:
В сравнении с предыдущим «шустриком» Arrow Launcher является «тяжеловесом»: занимает в базовой поставке 23.5 МБ, а потребляет оперативной памяти целых 120 МБ. По этой причине не советую ставить данный лончер на бюджетные аппараты с 512 МБ ОЗУ (тем более, что на старых аппаратах с Android ниже 4.0.3 он и не заработает). На остальных же устройствах (тестировалось на смартфоне и планшете с 1 ГБ ОЗУ), не взирая на такое ресурсопотребление, оболочка работает без нареканий.
При первом запуске нам предложат выбрать заставку (новую или ту, что была у Вас) и отобразят пару экранов со справочной информацией. После этого мы попадём на рабочие столы. Их по умолчанию 5:
- Последние. Первый экран содержит список последних вызовов, созданных скриншотов и фотографий.
- Приложения. На втором, который является основным, мы найдём свои иконки со штатного лаунчера, а также кнопки смены фона и настройки параметров оболочки. Также здесь расположен виджет часов с прогнозом погоды от сервиса Foreca.
- Люди. На третьем экране расположен список Ваших контактов. При нажатии на иконку контакта появляется список действий (позвонить, отправить сообщение, E-Mail и т.д.). Также в правом верхнем углу есть кнопка быстрого открытия телефона.
- Напоминания. На четвёртом экране находится раздел, позволяющий вести удобный список дел с возможностью напоминания в заданное время. Данная функция может быть интегрирована с сервисом Wunderlist для доступа к списку заданий онлайн.
- Документы. На последнем пятом экране находится список хранящихся на Вашем устройстве документов в форматах MicroSoft Office. Здесь же предлагается авторизироваться на сервисе Office365 для работы с этими документами онлайн.
При необходимости количество рабочих столов можно увеличить. Для этого сделайте длинное нажатие для входа в режим конфигурации и пролистайте список столов влево. Вы увидите пустой шестой рабочий стол, на который можно добавить виджет (в Arrow Launcher они называются «мини-приложениями»), тем самым сделав новый экран активным.
Список приложений в Arrow Launcher по умолчанию отсортирован по алфавиту, снабжён поиском и строкой быстрого перехода (правда, только для английских букв). Кроме того, как и в Cheetah Launcher, в опциях здесь имеется функция скрытия неиспользуемых приложений, что существенно упрощает навигацию.
Как и Cheetah, Arrow Launcher поддерживает жесты прокрутки вверх и вниз по свободному пространству рабочего стола. Жест вниз по умолчанию открывает локальный поиск (можно настроить открытие центра уведомлений), а вверх (правда, только, если потянуть за небольшую чёрточку над маркерами рабочих экранов) отображает дополнительную панельку в стиле iOS с различными переключателями и быстрым доступом к настройкам.
Настроек же в данном лаунчере довольно много. Можно изменить и заголовки экранов, и жесты на рабочих столах и даже включить резервное копирование параметров и режим экономии ресурсов устройства. Единственный недостаток – среди них я не обнаружил возможности переключить оболочку в ландшафтный режим. Следовательно, как и предыдущий лаунчер, данный можно рекомендовать для использования только на смартфонах.
TSF Launcher 3D Shell
Если Вы любите всё необычное, то Вам наверняка придётся по вкусу TSF Launcher 3D Shell. Эта оболочка имеет множество различных трёхмерных эффектов и смотрится довольно футуристично. Может показаться немного удивительным, но при всей своей эффектности данный лаунчер не является самым «прожорливым». В базовой поставке он занимает 13.3 МБ памяти, потребляет 87 МБ «оперативы» и может работать на устройствах с версией Android 2.2 и выше:
При первом запуске Вам будет демонстрироваться видеопрезентация с возможностями лаунчера. Советую не пропускать её и досмотреть до конца. Она позволит понять многие нюансы и «вкусности» в плане управления интерфейсом.
Рабочих столов в лончере по умолчанию пять, но все, кроме основного из них, пустые. Переключаться между ними можно тремя способами: традиционным свайпом влево-вправо, с использованием плавающей кнопки в левом нижнем углу (открывается стопка экранов) или прокруткой по маркерам экранов с протяжкой вверх (вращающийся многогранник).
На рабочем столе имеется несколько дополнительных органов управления. Во-первых, левая боковая панель (стрелочка по центру слева), куда можно вынести часто используемые приложения. Во-вторых, плавающая кнопка (левый нижний угол), нажатие на которую вызывает меню аналогичное меню по длинному нажатию. В-третьих, выпесенные на экран кнопки настроек тем, док-панели, эффектов и жестов.
Отдельного внимания заслуживают красивые встроенные 3D-виджеты. По умолчанию на основном рабочем столе находится виджет Часы с индикатором погоды и будильником. Однако, при помощи меню плавающей кнопки «Добавить» Вы можете вынести на экраны полноценный «погодник», аналоговые часы, читалку новостей и сообщений, галерею, календарь, заметки и т.п.
Что касается экрана со списком приложений, то здесь у TSF Launcher 3D Shell тоже есть ряд интересностей. Во-первых, все приложения сортируются по алфавиту на нескольких экранах, которые имеют красивые эффекты перехода (можно настроить). Во-вторых, имеются функции скрытия приложений, сортировки и классификации их по группам. Естественно, есть удобный поиск и автосортировка.
Настроек у лончера тоже имеется в достатке. Помимо вынесенных на главный экран параметров тем, эффетов, док-панели и жестов, в меню плавающей кнопки нам доступны опции настройки обоев, экранов (здесь можно включить и автоматическую ориентацию!), бокового меню, резервного копирования и некоторых других дополнительных параметров.
Резюмируя, можно сказать, что TSF Launcher 3D Shell – довольно красивый и функциональный лаунчер, который подойдёт для использования как на смартфонах, так и на планшетах. Единственным условием его нормальной работы является наличие достаточного количества оперативной и видеопамяти.
Buzz Launcher
В качестве финального аккорда в нашем обзоре предлагаю Вам ещё одну красивую и функциональную оболочку – Buzz Launcher. Разработчики потрудились на славу и сделали из своего лаунчера платформу для практически неограниченной кастомизации за счёт установки сторонних тем и настройки их цветовых решений.
Однако, за красоту и функционал, увы, приходится платить довольно высоким потреблением ресурсов. Лаунчер без дополнительных тем занимает 28.2 МБ, а потребляет около 80 МБ оперативной памяти. Но это показатели минимума, которые возрастают в зависимости от установленной темы. Например, оболочка в стиле iOS7 потребляет уже 120 МБ и занимает почти 18 МБ. Кстати, минимальная необходимая версия Android для работы – 4.0.3.
Ещё одной не очень приятной особенностью лончера является немного прикрытая, но всё же реклама популярных приложений для Instagram, Facebook, а также некоторых виджетов. Распознать их можно по небольшой надписи «Promoted», которая накладывается на иконку программы в виде небольшого водяного знака (хотя, например, на иконке WhatsApp знака нет, поэтому будьте внимательны, чтобы не накачать себе лишнего).
По умолчанию Buzz Launcher поставляется с 4 рабочими столами, на трёх из которых имеются стилизованные под текущую тему иконки приложений, а на четвёртом – пустое пространство под добавление пользовательских приложений и виджетов. Кстати, о виджетах. В лаунчере есть практически полноценный их конструктор, что позволяет не качать виджеты, а создавать их самостоятельно!
Управляется оболочка при помощи двух плавающих кнопок и жестов. Левая кнопка в виде сапожка (или носка) открывает доступ к сервису Homepack Buzz, который является, по сути, магазином тем. Правая (а также длительное нажатие на экран) отображает основное меню управления. Скольжение по экрану вниз открывает панель уведомлений, а вверх – список установленных приложений.
Список приложений является не совсем типичным. Он разделён на три секции: «MY» (отображаются избранные приложения), «Приложения» (весь список по умолчанию) и «Виджет». При этом большинство приложений на основном экране списка будут автоматически сгруппированы в папки по функциональному признаку! Из дополнительных инструментов стоит отметить поиск, настройку прокрутки списка, скрытие приложений и регулировку прозрачности фона.
В Настройках Buzz Launcher можно найти множество разделов, отвечающих за кастомизацию внешнего вида: анимационные эффекты, цвета папок, гарнитура и цвет шрифтов и т.п. Здесь же есть ряд скрытых, но полезных функций:
- Buzz Locker – позволяет подменить собой штатный экран блокировки;
- Скрыть/Заблокировать приложения – устанавливает пароль на доступ к приложениям;
- Движущиеся иконки – активирует дополнительные плавающие кнопки с пользовательскими функциями;
- Block Blue Light – позволяет уменьшить количество синего излучения, которое негативно влияет на зрение в темноте;
- Memory Cleaner – настраивает виджет очистки оперативной памяти.
Buzz Launcher отлично подойдёт для любых современных смартфонов, однако, при всей своей многофункциональности он не имеет планшетного режима, поэтому владельцам планшетов, желающим получить красивый лаунчер, придётся воспользоваться предыдущим решением – TSF Launcher 3D Shell.
Сравнение
Чтобы было проще определиться с тем, какой же из бесплатных лаунчеров подойдёт именно Вам, предлагаю подытожить всё вышенаписанное в виде таблицы:
| Лаунчер | Русский язык | Размер в МБ (память/ОЗУ) | Минимальная версия Android | Планшетный режим (поворот) | Наличие виджетов | Дополнительные функции |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Google Старт | + | 14.6/? (около 22) | 4.1 | + | — | Лента новостей |
| Cheetah Launcher | +/- (корявый) | 4.9/56 | 2.1 | — | + | Поддержка тем, настройка анимации переходов, поддержка жестов, резервное копирование настроек, очистка оперативной памяти |
| Arrow Launcher | + | 23.5/120 | 4.0.3 | — | + | Последние события, Люди, напоминания, быстрый доступ к документам, поддержка жестов, панель переключателей, резервное копирование, настройки интерфейса |
| TSF Launcher 3D Shell | + | 13.3/87 | 2.2 | + | + | Куча 3D-эффектов, плавающая кнопка с настройками, жесты, панель быстрого доступа к приложениям, поддержка тем, настройки док-панели, 3D-виджеты |
| Buzz Launcher | + | 28.2/80 | 4.0.3 | — | + | Много эффектов (в т.ч. 3D), настраиваемые плавающие кнопки, поддержка жестов, множество тем, очистка памяти, удобный список приложений с автосортировкой, альтернативный экран блокировки, компенсатор синего света |
Выводы
Если Вам интересно, то в итоге на тот злополучный планшет мы установили TSF Launcher 3D Shell. Уж очень понравились владельцу всякие трёхмерные «плюшки» в нём. Хотя, я предлагал остановиться на Cheetah Launcher, но его забраковали ввиду отсутствия нормального русского языка…
Если Вас не особо напрягает реклама и предложения купить платную версию приложения, то из бесплатных могу порекомендовать в качестве теста Nova Launcher, APUS Launcher (кстати, наряду с Cheetah, один из самых лёгких), KK Launcher или любой другой, который найдёте на Google Play. Если же Вы, как и я, за полную чистоту от всяких «надоедалок», то, думаю, подберёте себе один из описанных в обзоре лаунчеров и не будете знать с ними горя 😉
P.S. Разрешается свободно копировать и цитировать данную статью при условии указания открытой активной ссылки на источник и сохранения авторства Руслана Тертышного.
Зимний Эсхар 2013
Фестиваль авторской песни «Зимний Эсхар-2013» приглашает
25 и 26 января 2013 года в Чугуевском районе состоится XІХ-й фестиваль авторской песни «Зимний Эсхар». За эти дни барды дадут 4 концерта. Фестиваль пройдет на базе Чугуевского районного и Эсхаровского поселкового домов культуры.
Особенностью фестиваля этого года является участие в нем группы знаменитых московских исполнителей. Они выступят с программой «Песни нашего века», включающей произведения классиков жанра – В. Высоцкого, Б. Окуджавы, Ю. Визбора, А. Городницкого, Ю. Кукина, Ю. Кима.
Организаторы фестиваля: организационный комитет, Чугуевская районная государственная администрация (В. В. Лобойченко) и Чугуевский районный совет (И. А. Сторожев).
В первый день фестиваля в рамках проекта «Песни нашего века» выступят наиболее известные барды России и стран СНГ: Вадим и Валерий Мищук, Галина Хомчик, Сергей Хутас, Александр Мирзаян.
Утром следующего дня начнется работа творческих мастерских, где мастера авторской песни отберут лучших поэтов и исполнителей. Руководить работой мастерских будут Вадим Волков (г. Ровно), Ольга Подлесная (г. Харьков), Александр Мельник (г. Харьков), Антон Ворожейкин (г. Луганск), Александр Ефремов (г. Воронеж), Игорь Ли (г. Артёмовск).
По итогам прослушивания состоятся гала-концерт и подведение итогов фестиваля и награждение дипломами и памятными подарками участников. В фестивале уже выразили готовность участвовать авторы и исполнители из Харькова, Луганска, Полтавы, а также городов России и Беларуси.
В гостевом концерте в доме культуры поселка Эсхар примут участие уже признанные барды из Харькова, Полтавы, Киева, Курска, Запорожья, Воронежа. Многие из них являются давними друзьями эсхаровского фестиваля.
Традиционная «Чайхана» – свое-образный бардовский капустник – пройдет по месту проживания участников и гостей фестиваля – в зале Центра туризма, краеведения и экскурсий. Она обещает быть в этом году не менее веселой, интересной и зажигательной. А главное, непринужденная и дружеская атмосфера этого мероприятия гарантирована.
Всех, кто молод душой, кто является любителем песни под гитару и высокой поэзии, а может, и сам поет и пишет, приглашаем на наш фестиваль. Поверьте, мы растопим зимний холод и достучимся до ваших сердец.
Контактные телефоны:
0502209766 – Валентина,
0503009844 – Валерий.
Программа фестиваля
25.01.2013
Районный дом культуры (г. Чугуев, ул. Гвардейская, 13)
18.00 – Открытие фестиваля, концерт лучших бардов России в рамках проекта «Песни нашего века»
26.01.2013
Районный дом культуры (г. Чугуев, ул. Гвардейская, 13)
10.00-16.00 – Работа творческих мастерских
18.00 – Конкурсный концерт
19.30 – Подведение итогов, награждение учатсников
20.00 – Концерт гостей и руководителей творческих мастерских
Центр туризма, краеведения и экскурсий (г. Чугуев, ул. Харьковская, 253)
22.00 – «Чайхана»
Эсхаровский дом культуры (пос. Эсхар, ул. Мира, 6)
15.00 – Гостевой концерт участников фестиваля
Днес православната църква отбелязва Преображение Господне!
На 6 август православната църква отбелязва празника Преображение Господне, който води началото си от първите векове на християнството, информира News.bg.
Според народните вярвания, с идването на празника небето се отваря и откликва на съкровените стремежи на хората. Смята се, че на този ден природата, която досега е била подвластна на лятото, се преобразява и се обръща към зимата.
За вярващите християни и Преображение Господне отбелязва едно от знаменателните евангелски събития от земния път на Спасителя — явяването Му в небесната слава пред неговите ученици Петър, Йоан и Яков.
Иисус Христос често беседвал с учениците си за своите страдания. Той казвал, че ще бъде отхвърлен от първосвещениците и книжниците, ще бъде и на третия ден ще възкръсне.
Сърцата на учениците се изпълвали със скръб от думите му. За да утвърди вярата им, Христос се показал на трима от апостолите в небесна слава.
Като взел със себе си Петър, Яков и Йоан, той се изкачил с тях на Таворската планина близо до Галилея. Тук той се отдалечил малко от тях и започнал да се моли. Учениците в това време заспали. Когато се пробудили, видели Иисус преобразен — лицето му било променено и светело като слънце, а дрехите му станали бели като сняг. С него имало двама мъже, сияещи в слава — това били Мойсей и Илия.
Петър, поразен от това, което видял, казал на Иисус, че е добре да останат на това място, като направят три сенника за Него, Мойсей и за Илия. Изведнъж светъл облак осенил всички и из облака се чул глас, който казвал: «Този е Моят възлюбен Син, в Когото е Моето благоволение, Него слушайте!» (Матей 17:5)
Учениците от страх паднали ничком. Но Господ се допрял до тях и им казал: «Станете, не бойте се!» (Матей 17:7)
Като станали, те видели само Иисус Христос в обикновения негов вид. Те слезли от планината, а той им забранил да говорят за това, което видели, докато Синът Човечески не възкръсне от мъртвите.
Учениците чули гласа на самия Бог, а двамата пророци Мойсей и Илия, засвидетелствали със своето явяване, че Иисус е действително оня, за когото са предсказвали пророците. Това събитие имало за цел да предпази апостолите от униние и съмнение при вида на Христовите страдания и да ги укрепи във вярата.
За християните празникът Преображение носи божествена промяна, надежда, възраждане на духа.
Измерение точности прогнозов: полное руководство
Введение: Что такое хороший уровень точности прогнозов?
«Какой уровень точности прогнозов в нашем бизнесе вы считаете хорошим?» Вероятно, это самый частый вопрос, который мы получаем от клиентов, консультантов и других бизнес-экспертов.
К сожалению, мы считаем, что это неправильный вопрос. Во-первых, потому что в любом контексте планирования розничной торговли или цепочки поставок прогнозирование всегда является средством достижения цели, а не самой целью.Мы должны помнить, что прогноз актуален только в том смысле, что он позволяет нам достичь других целей, таких как повышение доступности продуктов на полках, сокращение пищевых отходов или более эффективный ассортимент.
Во-вторых, хотя прогнозирование является важной частью любой деятельности по планированию, оно по-прежнему представляет собой лишь одну шестерню в механизме планирования, а это означает, что существуют другие факторы, которые могут иметь значительное влияние на результат. Часто важность точного прогнозирования действительно имеет решающее значение, но время от времени другие факторы становятся более важными для достижения желаемых результатов.(Подробнее о том, как это можно увидеть в контексте пополнения магазина, вы можете прочитать в недавней магистерской диссертации по заказу РЕЛЭКС.)
Мы, конечно, не говорим, что вам следует вообще прекратить измерять точность прогнозов. Это важный инструмент для анализа первопричин и выявления систематических изменений точности прогнозов на раннем этапе.
Однако, чтобы получить действительно ценную информацию из измерения точности прогнозов, вам необходимо знать:
1. Роль прогнозирования спроса в достижении бизнес-результатов. Точность прогнозов имеет решающее значение при работе с продуктами с коротким сроком хранения, такими как свежие продукты. Однако для других продуктов, таких как медленные с длительным сроком хранения, другие части процесса планирования могут иметь большее влияние на результаты вашего бизнеса. Знаете ли вы, для каких продуктов и ситуаций точность прогнозов является ключевым фактором бизнес-результатов?
2. Какие факторы влияют на достижимую точность прогноза. Прогнозы спроса по своей природе неопределенны; поэтому мы называем их прогнозами, а не планами.Однако в некоторых случаях прогнозировать спрос легче, чем в других. Знаете ли вы, когда вы можете больше полагаться на прогнозирование, а когда, наоборот, вам нужно настроить свои операции так, чтобы они имели более высокую устойчивость к ошибкам прогнозов?
3. Как оценить качество прогноза. Метрики прогноза можно использовать для мониторинга производительности и обнаружения аномалий, но как вы можете определить, являются ли ваши прогнозы уже высокого качества или есть ли еще значительные возможности для повышения точности прогнозов?
4.Как работают основные показатели точности прогнозов. При измерении точности прогноза один и тот же набор данных может дать хорошие или плохие оценки в зависимости от выбранной метрики и того, как вы проводите вычисления. Вы понимаете почему?
5. Как следить за точностью прогноза. Ни одна из метрик прогнозов не может быть лучше другой. Вы знаете, какие показатели точности прогнозов использовать и как?
В следующих главах мы объясним эти аспекты прогнозирования и объясним, почему точность прогнозов — хороший слуга, но плохой хозяин.
Глава 1: Роль прогнозирования спроса в достижении бизнес-результатов
Если вы не занимаетесь предсказанием погоды, ценность прогноза зависит от его применения в процессе планирования.
Хорошие прогнозы спроса снижают неопределенность. В розничной торговле и пополнении магазинов преимущества хорошего прогнозирования включают в себя возможность достичь отличной доступности продукта с уменьшенными страховыми запасами, минимизированными отходами, а также более высокой маржой, поскольку уменьшается потребность в распродажах.На последующих этапах цепочки поставок хорошее прогнозирование позволяет производителям гарантировать наличие соответствующего сырья и упаковочных материалов и управлять своим производством с меньшими мощностями, временными и складскими запасами.
Прогнозы, безусловно, важны. Если в прогнозе спроса есть низко висящие фрукты, всегда имеет смысл собирать их. Например, если розничные торговцы еще не используют машинное обучение для прогнозирования, вложения не окупятся. Алгоритмы машинного обучения могут учитывать сотни факторов, потенциально влияющих на спрос, при прогнозировании розничных продаж, что никогда не сможет сделать человек, занимающийся планированием спроса.
С другой стороны, также очевидно, что прогнозы спроса всегда будут в некоторой степени неточными и что процесс планирования должен учитывать это.
В некоторых случаях может быть просто более рентабельным смягчить влияние ошибок прогноза, чем вкладывать средства в дальнейшее повышение точности прогноза. В управлении запасами стоимость умеренного увеличения страхового запаса для продукта с длительным жизненным циклом и длительным сроком хранения может быть вполне разумной по сравнению с тем, что планировщики спроса тратят много времени на дальнейшую настройку моделей прогнозирования или выполнение ручных операций. изменения прогноза спроса.Более того, если остающаяся ошибка прогноза вызвана по существу случайным изменением спроса, любые попытки дальнейшего повышения точности прогноза будут бесплодны.
Кроме того, на бизнес-результат могут быть другие факторы, оказывающие большее влияние, чем уточнение прогноза спроса. См. Рисунок 1, где показан пример использования прогнозирования для управления планированием пополнения продуктовых магазинов. Несмотря на то, что точность прогнозов для данного примера продукта и магазина достаточно высока, систематические потери из-за порчи продукта все же происходят.Если копнуть глубже в этот вопрос, становится ясно, что основной причиной чрезмерных отходов является товарный запас продукта, то есть количество запасов, необходимое для того, чтобы место на полках оставалось достаточно заполненным, чтобы поддерживать привлекательный внешний вид. Если выделить меньше места для рассматриваемого продукта (рис. 2), уровни запасов можно снизить, что обеспечит 100% доступность без потерь, не меняя прогнозов.
Рисунок 1: Точность суточного прогноза для этого продукта в этом магазине уже неплохая, но все еще есть систематические отходы из-за порчи. Рис. 2: При сокращении места на полке, выделенного для продукта на рис. 1, требуется меньше запасов, чтобы полка выглядела достаточно заполненной, что обеспечивает 100% наличие на полке без отходов. Если кто-то хочет еще больше сократить запасы, следующим шагом будет рассмотрение относительно большого размера партии продукта или увеличение количества дней доставки с текущих четырех в неделю.Из приведенных выше примеров можно сделать вывод, что даже почти идеальные прогнозы не дают отличных бизнес-результатов, если другие части процесса планирования не одинаково хороши.
В некоторых ситуациях, например, в розничной торговле свежими продуктами, прогнозирование имеет решающее значение. Для бизнеса имеет смысл инвестировать в точность прогнозов, убедившись, что колебания продаж, связанные с будними днями, эффективно фиксируются, и используя передовые модели прогнозирования, такие как регрессионный анализ и машинное обучение, для прогнозирования эффекта рекламных акций, каннибализации, которая может снизить спрос на товары-заменители. , а также с учетом прогнозов погоды. (Вы можете узнать больше о прогнозировании свежих продуктов и пополнении запасов в нашей электронной книге.Однако вся эта работа не окупится, если размер партии слишком большой или имеется чрезмерный запас презентации. Кроме того, когда колебания продаж по рабочим дням значительны, вам необходимо иметь возможность динамически корректировать свой страховой запас в будний день, чтобы оптимизировать доступность и потери.
Это, конечно, верно для любого процесса планирования. Если вы сосредотачиваетесь только на прогнозах и не тратите время на оптимизацию других элементов, влияющих на ваши бизнес-результаты, таких как страховые запасы, сроки выполнения, размеры партий или циклы планирования, вы достигнете точки, когда дополнительные улучшения в точности прогнозов будут лишь незначительно улучшить реальные бизнес-результаты.
Приложение 1: Опасность сосредоточения внимания на точности прогноза, а не на результатах деятельности
В последние годы мы наблюдаем растущую тенденцию среди розничных продавцов применять конкурсы прогнозов для выбора между поставщиками программного обеспечения для планирования. По сути, это означает, что все поставщики получают от розничных продавцов одни и те же данные, которые они затем вставляют в свои инструменты планирования, чтобы показать, какую точность прогнозов они могут обеспечить. Пусть победит лучший прогноз!
Мы очень поддерживаем все подходы к покупке программного обеспечения, которые включают получение клиентами практического опыта работы с программным обеспечением и возможность протестировать его возможности перед принятием решения о покупке.
Однако есть и причина для осторожности при настройке соревнований по прогнозам. В некоторых случаях мы были вынуждены выбирать между прогнозом, который дает нам лучший результат для выбранной метрики точности прогноза, или представлением прогноза, который, как мы знаем, лучше всего подходит для предполагаемого использования. Как такое могло случиться?
Проиллюстрируем это двумя простыми, но верными примерами из пополнения розничных магазинов.
Наш первый пример продукта — типичный тихоход (см. Рисунок 3).Точность прогноза на дневном уровне, измеренная как 1-MAD / Среднее (см. Раздел 4 для получения дополнительной информации об основных метриках прогноза) при 2%, кажется ужасно низкой. Однако на практике даже идеальный прогноз никак не повлияет на результаты бизнеса; наличие на полке уже идеальное, а уровни запасов определяются требованиями товарного запаса и размером партии этого продукта (см. рисунок 4). Поскольку прогноз практически беспристрастен, он также хорошо работает в качестве основы для расчета прогнозируемых заказов в магазине, чтобы управлять прогнозированием на складе-поставщике.
Рисунок 3: Для этого медленно меняющегося продукта точность прогноза на дневном уровне (измеряемая как 100% — MAD / Среднее в процентах) ужасно низка — 2%, а точность недельного уровня — довольно низкая — 66%. Однако предвзятость прогноза составляет 100%. Рисунок 4: Прогноз для нашего примера продукта на Рисунке 3 очень мало влияет на пополнение магазина. Самый низкий уровень товарных запасов определяется минимальными требованиями к товарным запасам (чтобы полки оставались достаточно заполненными), а самый высокий уровень товарных запасов — относительно большим размером партии, в которой доставляется товар.Интересно, что манипулируя моделью прогноза, чтобы постоянно недооценивать спрос, точность прогнозов на дневном уровне для нашего примера продукта может быть значительно увеличена. Однако, в то же время, это внесет значительный перекос в прогноз с потенциалом значительного ущерба для планирования поставок в ситуации, когда прогнозы по магазинам формируют основу для прогнозов распределительного центра. Кроме того, не будет положительного влияния на пополнение магазина.
Итак, для нашего медленно продвигающегося примера продукта прогноз, дающий нам более высокую оценку для выбранной метрики точности прогноза, менее подходит для своей цели увеличения пополнения запасов в магазинах и распределительных центрах, чем прогноз с худшей оценкой точности прогноза.
Наш второй пример, типичный быстроразвивающийся продукт, имеет намного больше продаж, что позволяет выявить систематическую модель продаж, связанную с будними днями (см. Рисунок 5). В результате большого объема продаж спрос на этот продукт гораздо меньше зависит от случайных колебаний, что позволяет делать довольно точные прогнозы на дневном уровне. Кроме того, благодаря значительному объему продаж и частым поставкам, прогноз действительно способствует пополнению магазинов и обеспечивает хорошее снабжение магазина перед пиком спроса (рис. 5).
Рисунок 5: Наш второй пример состоит из продукта, продажи которого в этом магазине значительно выше. Он отображает четкую, предсказуемую модель продаж, связанную с будним днем. Точность прогнозов на дневном уровне хорошая (83%). В прогнозе очень мало предвзятости. Рисунок 6: Во втором примере прогноз явно влияет на пополнение магазина: поставки прибывают точно до пика спроса, обеспечивая идеальную доступность и привлекательные полки с разумным количеством запасов.Для быстро меняющегося продукта та же метрика точности прогноза, которая была проблематичной для медленно меняющегося продукта, действительно отражает соответствие прогноза цели.
Возможно, вам будет интересно узнать, что мы сделали, когда столкнулись с этической дилеммой: либо представить нашему потенциальному клиенту лучший результат, либо прогноз, более соответствующий целям? Мы не просто доставляли то, о чем заказчик просил, а скорее то, что ему нужно. Однако мы представили оба прогноза и использовали подробное моделирование запасов, чтобы объяснить, почему наш рекомендуемый выбор лучше подходит.Без этого анализа заключение конкурса прогнозов было бы неверным. Поэтому мы настоятельно рекомендуем компаниям проверять эффективность прогнозов в контексте, в котором они будут использоваться, например, с помощью моделирования.
Глава 2: Какие факторы влияют на достижимую точность прогноза
Есть несколько факторов, которые влияют на то, какой уровень точности прогноза может быть реально достигнут. Это одна из причин, почему так сложно сравнивать точность прогнозов между компаниями или даже между продуктами в рамках одной компании.
Есть несколько основных практических правил:
Прогнозы более точны, когда объемы продаж высоки: Как правило, легче достичь хорошей точности прогнозов для больших объемов продаж. Если магазин продает только одну или две единицы товара в день, даже случайное изменение продаж на одну единицу приведет к большой ошибке прогноза в процентах. Точно так же большие объемы поддаются выравниванию случайных вариаций. Например, если сотни людей покупают один и тот же товар, например, 12 унций.Кока-кола может ежедневно, даже если автобус с туристами, останавливающимися у этого магазина, чтобы забрать банку, не окажет значительного влияния на точность прогнозов. Однако, если тем же туристам по дороге случится получить аппетитную рекомендацию по поводу имеющейся в магазине горчицы с сильным пивом, их покупки будут соответствовать нормальным продажам за месяц и, скорее всего, оставят полки полностью вычищенными.
Это означает, что спрос на гипермаркеты и мегамагазины спрогнозировать легче, чем на магазины шаговой доступности или сети небольших хозяйственных магазинов.Точно так же легче прогнозировать для дискаунтеров, чем для супермаркетов аналогичного размера, потому что в обычных супермаркетах ассортимент может быть в десять раз больше с точки зрения SKU, а это означает, что средние продажи на единицу намного ниже.
Точность прогнозов повышается с увеличением уровня агрегирования: При агрегировании по артикулам или с течением времени можно увидеть тот же эффект больших объемов, смягчающий влияние случайных колебаний. Это означает, что точность прогнозов, измеренная на уровне группы продуктов или для сети магазинов, выше, чем при просмотре отдельных артикулов в конкретных магазинах.Точно так же точность прогноза, измеряемая на ежемесячной или еженедельной, а не ежедневной основе, обычно значительно выше.
Краткосрочные прогнозы более точны, чем долгосрочные прогнозы: Более длинный горизонт прогнозирования значительно увеличивает вероятность неизвестных нам изменений, которые повлияют на будущий спрос. Простой пример — спрос, зависящий от погоды. Если нам нужно принять решение о том, какое количество летней одежды покупать или производить за полгода или даже дольше, в настоящее время нет возможности узнать, какая погода будет летом.С другой стороны, если мы управляем пополнением запасов мороженого в продуктовых магазинах, мы можем использовать краткосрочные прогнозы погоды при планировании того, сколько мороженого отправить в каждый магазин.
Прогнозирование проще в стабильном бизнесе: Само собой разумеется, что всегда легче добиться хорошей точности прогноза для зрелых продуктов со стабильным спросом, чем для новых продуктов. Прогнозировать в режиме быстрой моды сложнее, чем в продуктовом магазине. В продуктовом магазине розничным торговцам, которые следуют модели низких цен круглый год, легче прогнозировать, чем конкурентам, которые в значительной степени полагаются на рекламные акции или частые изменения ассортимента.
Глава 3: Как оценить качество прогноза
Теперь, когда мы установили, что не может быть каких-либо универсальных критериев, когда точность прогноза может считаться удовлетворительной или неудовлетворительной, как мы подходим к определению потенциала повышения точности прогнозов?
Как указано во введении, первым шагом является оценка результатов вашего бизнеса и роли прогнозирования в их достижении. Если прогнозирование оказывается главным виновником неудовлетворительных результатов бизнеса, вам необходимо оценить, удовлетворительны ли ваши результаты прогнозирования.
Вот некоторые из вопросов, в которые вам нужно разобраться:
Точно ли ваши прогнозы отражают систематические колебания спроса? Обычно существует множество систематических вариаций спроса. Это может быть сезонность, такая как рост спроса на чай в зимнее время, или тенденции, такие как продолжающийся рост спроса на органические продукты питания, которые можно обнаружить, изучив прошлые данные о продажах. Вдобавок, особенно на уровне магазина и продукта, спрос на многие продукты сильно зависит от будних дней.Хорошая система прогнозирования, которая применяет автоматическую оптимизацию моделей прогноза, должна быть способна идентифицировать такого рода систематические закономерности без ручного вмешательства.
Точно ли ваши прогнозы отражают влияние заранее известных событий? Внутренние бизнес-решения, такие как рекламные акции, изменения цен и изменения ассортимента, напрямую влияют на спрос. Если эти запланированные изменения не отражены в вашем прогнозе, вам необходимо исправить процесс планирования, прежде чем вы сможете начать повышать точность прогноза.Следующим шагом будет изучение того, как вы прогнозируете, например, влияние рекламных акций. Вы уже пользуетесь всеми доступными данными, такими как тип продвижения, маркетинговая деятельность, скидки, показы в магазине и т. Д., При прогнозировании, или вы могли бы повысить точность прогнозов с помощью более сложных методов прогнозирования? (Подробнее о том, как мы используем причинно-следственные модели для прогнозирования воздействия рекламных акций, можно узнать здесь.)
Помимо бизнес-решений вашей организации, на спрос влияют внешние факторы.Некоторые из них известны заранее, например, праздники или местные фестивали. Разовые события обычно требуют ручного планирования, но для повторяющихся событий, таких как Пасха, по которым доступны прошлые данные, прогнозирование может быть в значительной степени автоматизировано. Некоторые внешние факторы, естественно, застают нас врасплох, например, популярность конкретного продукта в социальных сетях. В Финляндии это недавно произошло с цветной капустой, спрос на которую удвоился в ответ на кампанию в социальных сетях, инициированную несколькими обеспокоенными гражданами, которые хотели помочь фермерам переместить исключительно крупный урожай.Даже когда информация становится доступной только после принятия важных бизнес-решений, важно использовать ее для очистки данных, используемых для прогнозирования, чтобы избежать ошибок в будущих прогнозах.
Является ли точность вашего прогноза предсказуемой? Часто важнее понимать, в каких ситуациях и по каким продуктам можно ожидать хороших или плохих прогнозов, чем вкладывать огромные ресурсы в совершенствование прогнозов, которые по своей природе ненадежны.Понимание того, когда точность прогнозов, вероятно, будет низкой, позволяет проводить анализ рисков последствий завышенного или заниженного прогноза и принимать соответствующие бизнес-решения.
Хорошим примером этого является производитель товаров повседневного спроса, с которым мы работали, у которого есть процесс выявления потенциальных «звезд» в их портфеле новых продуктов. «Звездные» продукты могут по-настоящему разорить банк, но они редки и встречаются всего пару раз в год. Поскольку продукты имеют ограниченный срок хранения, производитель не хочет рисковать потенциально очень завышенными прогнозами, увеличивающими запасы на всякий случай, скорее он должен убедиться, что у них есть производственные мощности, сырье и упаковочные материалы, чтобы иметь возможность справиться с ситуацией, когда исходный прогноз оказывается заниженным.
Необходимость предсказуемого поведения прогнозов также является причиной того, что мы проявляем особую осторожность при использовании новых методов прогнозирования, таких как различные алгоритмы машинного обучения. Например, при тестировании различных вариантов машинного обучения на данных о продвижении мы отказались от одного подхода, который в среднем был немного более точным, чем некоторые другие, но значительно менее надежным и более сложным для понимания средним планировщиком спроса. Случайные экстремальные ошибки прогноза могут очень пагубно сказаться на вашей работе, если процесс планирования настроен таким образом, чтобы допускать определенный уровень неопределенности.Кроме того, это снижает доверие специалистов по планированию спроса к прогнозным расчетам, что может значительно снизить эффективность работы.
Если спрос меняется не поддающимся объяснению или на спрос влияют факторы, информация о которых не доступна на достаточно раннем этапе, чтобы повлиять на бизнес-решения, вы просто должны найти способы сделать процесс менее зависимым от точности прогноза.
Мы уже упоминали погоду как один из внешних факторов, влияющих на спрос.В краткосрочной перспективе прогнозы погоды можно использовать для увеличения пополнения запасов в магазинах (подробнее о том, как использовать машинное обучение, чтобы использовать данные о погоде в своих прогнозах, можно узнать здесь). Однако долгосрочные прогнозы погоды все еще слишком неопределенны, чтобы иметь значение при планировании спроса, которое необходимо проводить за месяцы до продаж.
В предприятиях, которые сильно зависят от погодных условий, например, в сфере производства зимнего спортивного снаряжения, мы рекомендуем принять бизнес-решение относительно того, на какие уровни запасов следует поступать.Для товаров с высокой маржой влияние на бизнес потери продаж из-за дефицита запасов обычно хуже, чем влияние необходимости прибегать к распродажам, чтобы избавиться от избыточных запасов, поэтому может иметь смысл планировать в соответствии с благоприятными условиями. Погода. Для товаров с низкой маржой скидки могут быстро сделать продукцию убыточной, поэтому, возможно, будет разумнее иметь более осторожный план инвентаризации.
В любом случае настройка операций таким образом, чтобы окончательные решения о том, где разместить запасы, принимались как можно позже, что позволит собрать больше информации и повысить точность прогнозов.На практике это может означать удержание части запасов в ваших распределительных центрах для распределения в регионы с наиболее благоприятными условиями и наибольшими шансами на продажу товаров по полной цене. (Вы можете узнать больше об управлении сезонными продуктами здесь.)
Глава 4: Как работают основные показатели точности прогнозов
В зависимости от выбранной метрики, уровня агрегации и горизонта прогнозирования вы можете получить очень разные результаты по точности прогноза для одного и того же набора данных.Чтобы иметь возможность анализировать прогнозы и отслеживать развитие точности прогнозов с течением времени, необходимо понимать основные характеристики наиболее часто используемых показателей точности прогнозов.
Вероятно, существует бесконечное количество метрик точности прогнозов, но большинство из них являются вариациями следующих трех: систематическая ошибка прогноза, среднее среднее отклонение (MAD) и средняя средняя процентная ошибка (MAPE). Мы рассмотрим их подробнее позже. Не позволяйте простому внешнему виду этих показателей вводить вас в заблуждение.После объяснения основ мы углубимся в тонкости расчета показателей на практике и покажем, насколько простые и полностью оправданные изменения в логике расчета могут радикально изменить результаты точности прогнозов.
Смещение прогноза — это разница между прогнозом и продажами. Если прогноз завышает объем продаж, смещение прогноза считается положительным. Если прогноз занижает продажи, смещение прогноза считается отрицательным.Если вы хотите изучить систематическую ошибку в процентах от продаж, просто разделите общий прогноз на общий объем продаж: результаты более 100% означают, что вы завышаете прогноз, а результаты ниже 100% — заниженные.
Во многих случаях полезно знать, является ли спрос систематически завышенным или заниженным. Например, даже если небольшая погрешность прогноза не окажет заметного влияния на пополнение магазинов, это может привести к избыточному или недостаточному предложению на центральном складе или в распределительных центрах, если такого рода систематическая ошибка касается многих магазинов.
Предупреждение: при просмотре агрегированных показателей по нескольким продуктам или за длительные периоды времени показатель смещения не дает много информации о качестве подробных прогнозов. Показатель смещения только говорит вам, был ли общий прогноз хорошим или нет. Он может легко замаскировать очень большие ошибки. Вы можете найти пример этого в Таблице 1.
Таблица 1: В этом примере показаны продажи и прогнозы для трех товаров на одну неделю. Как видите, даже несмотря на то, что смещение для каждого отдельного продукта довольно велико, смещение на уровне группы, рассчитанное путем сравнения общих продаж с общим прогнозом для всех трех продуктов, очень мало.Другими словами, на агрегированном уровне прогноз выглядит великолепно, а систематическая ошибка близка к целевому показателю в 100%.Среднее абсолютное отклонение (MAD) — еще один часто используемый показатель прогнозирования. Этот показатель показывает, насколько велика в среднем ошибка вашего прогноза. Однако, поскольку показатель MAD дает вам среднюю ошибку в единицах измерения, он не очень полезен для сравнений. Средняя ошибка в 1000 единиц может быть очень большой, если смотреть на продукт, который продает только 5000 единиц за период, но незначительной для товара, который продает 100000 единиц за то же время.
Средняя абсолютная ошибка в процентах (MAPE) аналогична метрике MAD, но выражает ошибку прогноза по отношению к объему продаж. По сути, он показывает, на сколько процентных пунктов в среднем отклоняются ваши прогнозы. Это, вероятно, единственный наиболее часто используемый показатель прогнозирования при планировании спроса.
Поскольку расчеты MAPE дают равный вес для всех товаров, будь то продукты или периоды времени, он быстро дает вам очень большой процент ошибок, если вы включаете в набор данных много медленных продавцов, поскольку относительные ошибки среди медленных продавцов могут показаться довольно большими. даже если абсолютных ошибок нет (см. пример в Таблице 2).Фактически, типичная проблема при использовании метрики MAPE для медленных продавцов на дневном уровне — это нулевые продажи, что делает невозможным вычисление оценки MAPE.
Таблица 2: Индивидуальные и средние показатели MAD и MAPE для одних и тех же трех продуктов.Измерение точности прогнозов — это не только выбор правильной метрики или показателей. При принятии решения о том, как рассчитывать точность прогноза, следует учитывать еще несколько моментов:
Точность измерения или погрешность измерения: Это может показаться очевидным, но мы все равно упомянем об этом, поскольку на протяжении многих лет мы видели, как некоторые очень умные люди запутались в этом.Несмотря на свое название, смещение прогноза измеряет точность, что означает, что целевой уровень составляет 1 или 100%, а число +/- является отклонением. Однако MAD и MAPE измеряют ошибку прогноза, что означает, что цель — 0 или 0%, а большие числа указывают на большую ошибку.
Агрегирование данных или агрегирование показателей: Одним из важнейших факторов, влияющих на результаты, получаемые с помощью показателей точности прогноза, является выбранный уровень агрегирования по количеству продуктов или по времени.Как обсуждалось ранее, точность прогнозов обычно выше, если рассматривать их на агрегированном уровне. Однако при измерении точности прогнозов на агрегированных уровнях вам также нужно быть осторожным при выполнении вычислений. Как мы продемонстрируем ниже, это может иметь огромное значение, применяете ли вы метрики к агрегированным данным или рассчитываете средние значения подробных метрик.
В примере (см. Таблицу 3) у нас есть группа из трех продуктов, их продажи и прогнозы на одну неделю, а также их соответствующие MAPE.В нижней строке показаны продажи, прогнозы и MAPE, рассчитанные на уровне группы продуктов на основе агрегированных чисел. Используя этот метод, мы получаем MAPE на уровне группы 3%. Однако, как мы видели ранее в таблице 2, если сначала вычислить показатели MAPE на уровне продукта, а затем вычислить среднее значение на уровне группы, мы придем к MAPE на уровне группы 33%.
Таблица 3: При вычислении MAPE с использованием агрегированных продаж и агрегированного прогноза для трех продуктов результирующая MAPE на уровне группы намного ниже, чем при вычислении среднего значения соответствующих результатов MAPE отдельных продуктов.Какой номер правильный? Ответ таков, что и то, и другое, но их следует использовать в разных ситуациях и никогда не сравнивать друг с другом.
Например, оценивая качество прогноза с точки зрения пополнения магазина, можно легко утверждать, что низкая ошибка прогноза в 3% на агрегированном уровне в этом случае будет вводить в заблуждение. Однако, если прогноз используется для бизнес-решений на более агрегированном уровне, например, при планировании комплектования ресурсов в распределительном центре, меньшая ошибка прогноза в 3% может быть вполне уместной.
Та же динамика наблюдается при агрегировании за периоды времени. Данные в предыдущих примерах были на недельном уровне, но результаты выглядели бы совсем иначе, если бы мы рассчитали MAPE для каждого дня недели отдельно, а затем взяли среднее значение этих показателей. В первом примере (таблица 2) баллы MAPE на уровне продукта, основанные на еженедельных данных, составляли от 12% до 50%. Однако средние значения на уровне продукта, рассчитанные на основе оценок MAPE на дневном уровне, варьируются от 23% до 71% (см. Таблицу 4).Вычисляя среднее значение этих последних MAPE, мы получаем третье предположение об ошибке для группы продуктов: 54%. Этот показатель снова сильно отличается от 33%, которые мы получили при расчете MAPE на основе данных за неделю и уровень продукта, и 3%, которые мы получили при его расчете на основе данных на уровне недели и группы продуктов.
Таблица 4: Тот же пример данных, представленных на дневном уровне, включая дневной уровень и уровень продукта MAPE.Какой показатель наиболее актуален? Если бы это были прогнозы для производителя, который применяет еженедельные или более длинные циклы планирования, измерение точности на недельном уровне имеет смысл.Но если мы имеем дело с продуктовым магазином, который получает шесть поставок в неделю и демонстрирует четкую структуру продаж, связанную с будними днями, гораздо важнее отслеживать точность ежедневных прогнозов, особенно если рассматриваемые товары имеют короткий срок хранения.
Среднее арифметическое или средневзвешенное: Можно утверждать, что ошибка в 54% не дает правильной картины того, что происходит в нашем примере. В конце концов, продукт C составляет более двух третей от общего объема продаж, и его ошибка прогноза намного меньше, чем для продуктов с небольшим объемом.Разве метрика прогноза не должна каким-то образом отражать важность различных продуктов? Эту проблему можно решить путем взвешивания ошибки прогноза по продажам, как мы это сделали для показателя MAPE в таблице 5 ниже. Результирующий показатель называется MAPE, взвешенным по объему, или отношением MAD к среднему.
Таблица 5: Взвешенные по объему результаты MAPE для каждого продукта (рассчитываются на основе данных о ежедневных продажах) и для группы продуктов.Как видно из таблицы 5, результаты MAPE, взвешенные по объему на уровне продукта, отличаются от наших более ранних результатов MAPE.Это потому, что MAPE для каждого дня взвешивается по продажам за этот день. Основная логика здесь заключается в том, что если вы продаете только одну единицу в день, ошибка в 100% не так плоха, как если бы вы продали 10 единиц и получили ту же ошибку. На уровне группы MAPE, взвешенный по объему, теперь намного меньше, что демонстрирует влияние на то, чтобы придать большее значение более стабильному крупносерийному продукту.
Выбор между арифметическим и средневзвешенным значением является делом субъективных оценок и предпочтений. С одной стороны, имеет смысл придавать больший вес продуктам с более высокими продажами, но, с другой стороны, таким образом вы можете упустить из виду недостаточно эффективные медлительные компании.
Окончательная или более ранняя версия прогноза: Как обсуждалось ранее, чем дольше прогнозируется будущее, тем менее точным будет прогноз. Обычно прогнозы рассчитываются на несколько месяцев вперед, а затем обновляются, например, еженедельно. Итак, для данной недели вы обычно рассчитываете несколько прогнозов с течением времени, то есть у вас есть несколько разных прогнозов с разными временными лагами. Прогнозы должны становиться более точными, когда вы приближаетесь к неделе, на которую вы составляете прогноз, а это означает, что точность вашего прогноза будет сильно отличаться в зависимости от того, какую версию прогноза вы используете при его расчете.
Версия прогноза, которую следует использовать при измерении точности прогноза, — это прогноз, для которого совпадает временной лаг при принятии важных бизнес-решений. В розничной торговле и управлении запасами релевантным запаздыванием обычно является время выполнения заказа для продукта. Если поставщик доставляет товары с Дальнего Востока со сроком выполнения 12 недель, важно то, каким было ваше прогнозируемое качество на момент создания заказа, а не то, каким был прогноз, когда товары были доставлены.
Глава 5: Как контролировать точность прогнозов
С точки зрения оценки точности прогнозов, универсально не лучше другой метрики. Все дело в том, для чего вы хотите использовать метрику:
- Смещение прогноза говорит вам о том, систематически вы занижаете или завышаете прогноз. Другие показатели вам этого не говорят.
- MAD измеряет ошибку прогноза в единицах измерения. Его можно, например, использовать для сравнения результатов разных моделей прогноза, примененных к одному и тому же продукту. Однако метрика MAD не подходит для сравнения между разными наборами данных.
- MAPE лучше подходит для сравнений, поскольку ошибка прогноза связана с продажами. Однако, поскольку всем продуктам присваивается одинаковый вес, он может давать очень высокие значения ошибки, если выборка содержит много медленных движений. При использовании MAPE, взвешенного по объему, больше внимания уделяется наиболее продаваемым товарам. Обратной стороной этого является то, что даже очень высокие ошибки прогноза для медленных двигателей могут остаться незамеченными.
Следует также выбрать метрику точности прогноза, чтобы она соответствовала соответствующим уровням агрегирования и соответствующему горизонту планирования. В таблице 6 мы представляем несколько примеров различных процессов планирования, использующих прогнозы и типичные уровни агрегирования по продуктам и времени, а также временные интервалы, связанные с этими задачами планирования.
Таблица 6: Примеры различных процессов планирования с использованием прогнозов.Чтобы еще больше усложнить ситуацию, один и тот же прогноз часто используется для нескольких разных целей, а это означает, что обычно требуется несколько показателей с разными уровнями агрегации и разными временными интервалами.
Хорошим примером является пополнение магазина и управление запасами в распределительном центре поставки. Наша рекомендация состоит в том, чтобы использовать тот же прогноз, который приводит к пополнению магазина, переведенному в прогнозируемые заказы магазина, чтобы управлять запасами в распределительном центре (DC).Таким образом, изменения параметров запасов в магазинах, графиков пополнения запасов, а также запланированные изменения в позициях запасов в магазинах, вызванные, например, необходимостью создания запасов в магазинах для подготовки к рекламной акции или в связи с запуском продукта, немедленно отражаются в прогнозе заказов ДЦ.
Это означает, что прогнозы магазинов должны быть достаточно точными не только на дни, но и во многих случаях на несколько недель или даже месяцев вперед. Однако требования к прогнозам для магазинов и прогнозов по постоянному току не совпадают.Прогноз на уровне магазина должен быть точным на уровне магазина и продукта, тогда как прогноз на уровне DC должен быть точным для полного объема заказа по продукту и всем магазинам. На уровне DC агрегация обычно снижает ошибку прогноза для каждого продукта. Однако нам нужно быть осторожными в отношении систематической ошибки в прогнозах, поскольку тенденция к завышению или занижению прогноза спроса магазинов может усугубиться из-за агрегирования.
Количество прогнозов в контексте планирования розничной торговли или цепочки поставок обычно очень велико для начала, и работа с несколькими показателями означает, что это число будет увеличиваться еще больше.Это означает, что вам нужен процесс на основе исключений для контроля точности . В противном случае ваши планировщики спроса будут полностью завалены или рискуют потерять ценные сигналы спроса в средних значениях.
Чтобы иметь возможность эффективно идентифицировать соответствующие исключения, обычно имеет смысл классифицировать продукты на основе их важности и предсказуемости. Это можно сделать разными способами, но простой отправной точкой является классификация продуктов на основе их продажной стоимости (классификация ABC), которая отражает экономическое влияние, и частоты продаж (классификация XYZ), которая имеет тенденцию коррелировать с более точным прогнозированием.Например, для продуктов AX с высокой стоимостью и частотой продаж высокая точность прогноза является реалистичной, а последствия отклонений весьма значительны, поэтому порог исключения должен быть низким, а реакция на ошибки прогноза должна быть быстрой. Для продуктов с низкой частотой продаж ваш процесс должен быть более терпимым к ошибкам прогноза, и пороги исключения должны быть установлены соответствующим образом.
Еще один хороший подход, который мы рекомендуем использовать в сочетании с вышеизложенным, — это выделение продуктов или ситуаций, в которых точность прогнозов, как известно, является проблемой или имеет решающее значение.Типичный пример — свежие продукты или продукты с коротким сроком хранения, за которыми следует очень внимательно следить, поскольку ошибки прогнозов быстро приводят к потерям или упущенным продажам. Особые ситуации, такие как новые виды рекламных акций или презентация продуктов, могут потребовать особого внимания, даже если продукты имеют более длительный срок хранения.
Конечно, чтобы получить пользу от мониторинга точности прогнозов, вам необходимо уметь реагировать на исключения. Простое устранение исключений путем ручного исправления ошибочных прогнозов не поможет вам в долгосрочной перспективе, поскольку никак не улучшит процесс прогнозирования. Следовательно, вам необходимо убедиться, что ваша система прогнозирования 1) достаточно прозрачна, чтобы ваши планировщики спроса понимали, как был сформирован тот или иной прогноз, и 2) позволяет планировщикам спроса контролировать, как рассчитываются прогнозы (см. Приложение 2).
Приложение 2: Чтобы справляться с ошибками прогнозов, вам необходимо уметь понимать свою систему прогнозирования и управлять ею
Сложное прогнозирование предполагает использование множества методов прогнозирования с учетом множества различных факторов, влияющих на спрос.Чтобы иметь возможность корректировать прогнозы, не соответствующие требованиям вашего бизнеса, вам необходимо понимать, откуда берутся ошибки прогнозов.
Для эффективной отладки прогнозов необходимо иметь возможность разделять различные компоненты прогноза. Проще говоря, это означает видимость базового прогноза, прогнозируемого воздействия рекламных акций и мероприятий, а также ручную корректировку прогноза отдельно (см. Рисунок 7). Особенно когда прогнозы корректируются вручную, очень важно постоянно отслеживать добавленную стоимость этих изменений.Несколько исследований показывают, что человеческий мозг плохо приспособлен для прогнозирования и что многие из внесенных изменений, особенно небольшое увеличение прогнозов, не имеют достаточного обоснования.
Рисунок 7: В этом примере легко увидеть, что как базовые продажи, так и прогноз очень стабильны, а изменения спроса сильно зависят от продвижения. Точность прогнозов по акциям тоже хорошая.Во многих случаях также очень ценно иметь возможность вернуться во времени, чтобы просмотреть, как выглядел прогноз в прошлом, когда было принято важное бизнес-решение.Например, был ли размещен большой заказ на поставку, потому что фактический прогноз на тот момент содержал запланированное рекламное мероприятие, которое позже было удалено? В этом случае основной причиной плохой точности прогнозов было не само прогнозирование, а, скорее, отсутствие синхронизации в планировании.
Некоторые системы прогнозирования на рынке выглядят для пользователей как черные ящики: данные поступают, прогнозы выходят. Этот подход работал бы нормально, если бы прогнозы были точными на 100%, но прогнозы никогда не бывают полностью надежными.Следовательно, вам необходимо убедиться, что ваша система прогнозирования 1) достаточно прозрачна, чтобы ваши планировщики спроса понимали, как был сформирован тот или иной прогноз, и 2) позволяет планировщикам спроса контролировать, как рассчитываются прогнозы. (Подробнее о том, как мы позволяем пользователям управлять прогнозами и другими расчетами с помощью нашей системы бизнес-правил, можно узнать здесь.)
Заключение: Измерение точности прогнозов — хороший слуга, но плохой хозяин
На данный момент мы составили более 7000 слов текста и до сих пор не ответили на исходный вопрос о том, насколько высока должна быть точность вашего прогноза.Теперь вы, наверное, понимаете, почему у нас иногда возникает соблазн назвать произвольное число, например 95%, и двигаться дальше. Однако, особенно в наши дни, когда вокруг машинного обучения так много шумихи, мы опасаемся, что акцент в улучшении планирования розничной торговли и цепочек поставок слишком смещается в сторону повышения точности прогнозов за счет повышения эффективности всего процесса планирования. Несмотря на то, что наши клиенты пользуются преимуществами повышения точности прогнозов с помощью наших алгоритмов машинного обучения, мы по-прежнему твердо убеждены в необходимости обсудить роль прогнозирования в более широкой картине.
Для некоторых продуктов легко достичь очень высокой точности прогноза. Для других более рентабельно работать над смягчением последствий ошибок прогноза. Для тех, которые находятся где-то посередине, вам необходимо постоянно оценивать качество вашего прогноза и то, как он работает вместе с остальным процессом планирования.
Сама по себе точность прогнозов еще не означает успешный бизнес. Следовательно, измерение точности прогнозов — хороший слуга, но плохой хозяин.
Подводя итог, вот несколько ключевых принципов, которые следует учитывать при измерении точности прогнозов:
1. В первую очередь измеряйте то, что вам нужно достичь, например эффективность или прибыльность. Используйте эту информацию, чтобы сосредоточиться на ситуациях, в которых важно хорошее прогнозирование. Не обращайте внимания на области, где это мало или не будет иметь никакого значения. Помните, что прогнозирование — это средство для достижения цели. Это инструмент, который поможет вам добиться наилучших результатов; высокие объемы продаж, низкий уровень отходов, высокая доступность, хорошая прибыль и довольные клиенты.
2. Понимать роль прогнозов в достижении бизнес-результатов и параллельно улучшать прогнозирование, а также другие части процессов планирования. Оптимизируйте страховые запасы, время выполнения заказа, циклы планирования и прогнозирование спроса скоординированным образом, уделяя особое внимание наиболее важным частям процесса. Критически анализируйте ассортимент, размеры партий и рекламные мероприятия, которые не влияют на эффективность бизнеса. Высокая точность прогнозов не утешит вас, если вы неправильно понимаете самое важное.
3. Убедитесь, что метрики точности прогнозов соответствуют процессам планирования, и используйте несколько показателей в сочетании. Выберите правильный уровень агрегации, веса и задержки для каждой цели и непрерывно отслеживайте показатели прогноза, чтобы обнаруживать любые изменения. Часто лучшие идеи доступны, когда вы используете более одного показателя одновременно. Большую часть этого мониторинга можно и нужно автоматизировать, чтобы выделялись только важные исключения.
4.Если вы хотите сравнить точность своего прогноза с прогнозом других компаний, важно убедиться, что вы сравниваете подобное с подобным, и понимаете, как рассчитываются метрики. Реальные уровни точности прогнозов могут очень сильно различаться от бизнеса к бизнесу и от продукта к продукту даже в одном и том же сегменте в зависимости от стратегии, ширины ассортимента, маркетинговых мероприятий и зависимости от внешних факторов, таких как погода. Более того, вы можете легко получить значительно лучшие или худшие результаты, вычисляя по существу один и тот же показатель точности прогноза разными способами.Помните, что прогнозирование — это не соревнование за получение лучших результатов. Чтобы учиться у других, изучите, как они делают прогнозы, используют прогнозы и разрабатывают процессы планирования, а не сосредотачиваются на цифрах без контекста.
Исследование NelsonHall по вопросам F&A и трансформации цепочки поставок
16.09.2020 , от Алиса Самойлова
Неудивительно, что COVID-19 является основной темой виртуальных конференций, таких как Procurecon Indirect, на которых основное внимание уделяется функции закупок.И в NelsonHall мы видим, что пандемия вызвала ряд запросов от специалистов по закупкам об искусстве возможного. O […]
20 февраля 2020 г. , автор Джон Уиллмотт
Прочтите часть 1 здесь. Вопросы и ответы, часть 2 JW: Каковы основные потоки цепочки поставок, на которые следует обратить внимание руководителям цепочки поставок? JJ: Традиционно существует три основных потока цепочки поставок, которые выигрывают от автоматизации: Физический поток (поток товаров из, т.е.г., из DC в […]
18 февраля 2020 г. , автор Джон Уиллмотт
Вступление Управление цепочкой поставок — это область, которая в настоящее время испытывает значительную нагрузку и является ключевой целью преобразований. Исследование NelsonHall показывает, что менее трети руководителей цепочек поставок на крупных предприятиях в высшей степени удовлетворены, например, своим прогнозом […] спроса
.13 ноября 2019 г. , автор Рэйчел Стормонт
Genpact подписала контракт на закупку BPS с многонациональным конгломератом для управления расходами в размере 10 млрд долларов, покрывающих все основные категории косвенных расходов (кроме ИТ), включая логистику, FM, ТОиР, профессиональные услуги, командировки и заемный труд во всем мире.Контракт стратегического назначения […]
14 августа 2018 г. , автор Джон Уиллмотт
SCM — это одно из направлений услуг Genpact, ориентированных на развитие, когда компания стремится сделать непропорциональные инвестиции и расширить бизнес: в данном случае, чтобы стать одним из двух ведущих мировых поставщиков услуг по трансформации цепочки поставок. В своем «Инвест-в […]
Innowatts станет партнером Shell для удовлетворения спроса на базе искусственного интеллекта Foreca | Пресс-релиз
ХЬЮСТОН, август.26 февраля 2020 г. / PRNewswire / — Innowatts, ведущая платформа программного обеспечения как услуги для энергетики (SaaS), которая помогает поставщикам электроэнергии оптимизировать и трансформировать свой бизнес с помощью прогнозирования и анализа данных, ориентированного на клиента, сегодня объявила о своем выборе Shell Energy Europe Limited предоставит решения по прогнозированию спроса на базе искусственного интеллекта для обслуживания портфеля Shell в Северной Европе.
Как крупный поставщик энергии и участник рынка выбросов углерода, Shell Energy Europe будет использовать модули аналитики спроса и прогнозирования продукции Innowatts, чтобы упростить управление поставками и предоставить дополнительную информацию об углеродных следах своих клиентов, чтобы помочь им достичь своих целей в области устойчивого развития.Платформа Innowatts сочетает в себе аналитику энергии, ориентированную на клиента, с информацией, полученной при управлении миллионами счетчиков по всему миру, для обеспечения точных восходящих прогнозов спроса и значительного повышения эффективности покупки электроэнергии.
Соглашение об обслуживании является важной вехой на пути к расширению деятельности Innowatts в Европе. С момента запуска своих операций в Европе в июле 2019 года Innowatts работает с Shell Energy Europe и другими крупными региональными поставщиками энергии для оптимизации затрат на управление поставками, улучшения сетевого планирования для различных сценариев электрификации и предоставления индивидуализированных услуг с добавленной стоимостью для своих конечных потребителей.
«Европа является приоритетом для Innowatts. Мы гордимся тем, что сотрудничаем с Shell Ventures после раунда серии A», — говорит Дэйв Баунди, технический директор и генеральный директор Innowatts по Европе. «Наша платформа Saas на базе искусственного интеллекта может помочь ускорить переход к использованию чистой энергии экономически устойчивым образом с помощью аналитики на основе данных, которая адаптируется к меняющимся потребностям поставщиков в энергии».
Об Innowatts
Innowatts — это ведущая энергетическая SaaS-платформа, которая использует лучший в своем классе искусственный интеллект, чтобы помочь поставщикам электроэнергии раскрыть передовые возможности сети, повысить ценность для клиентов и ускорить переход к решениям в области устойчивой энергетики.Платформа Innowatts использует данные с более чем 40 миллионов счетчиков, обеспечивая в режиме реального времени ориентированную на клиента аналитику энергопотребления с беспрецедентной точностью. Компания Innowatts, имеющая клиентов и производственные мощности в Северной и Южной Америке, Европе и Азии, является мировым лидером, позволяя поставщикам энергии стать по-настоящему ориентированными на клиентов и в полной мере использовать возможности данных для преобразования своего бизнеса. Для получения дополнительной информации посетите www.innowatts.com .
Контактное лицо для СМИ:
Дэвид Вамсли
415-259-9104
[электронная почта защищена]
Просмотр исходного содержания: http: // www.prnewswire.com/news-releases/innowatts-to-partner-with-shell-for-ai-powered-demand-forecasting-301118460.html
ИСТОЧНИК Innowatts LLC
Прогнозирование— уменьшение размерности временных рядов
Возможно, вы захотите рассмотреть прогнозируемый компонентный анализ (ForeCA), который представляет собой метод уменьшения размерности временных рядов, специально разработанный для получения пространства более низкой размерности, которое легче прогнозировать, чем исходный временной ряд.
Давайте посмотрим на пример ежемесячных чисел солнечных пятен, а для вычислительной эффективности давайте просто посмотрим на 20 век.
yy <- окно (sunspot.month, 1901, 2000)
сюжет (гг)
Числа солнечных пятен - это только одномерный временной ряд $ y_t = (y_1, \ ldots, y_T) $, но мы можем превратить его в многомерный временной ряд, встроив в него лаговое $ (p + 1) $ - мерное пространство признаков $ X_t = \ left (y_t, y_ {t-1}, \ ldots, y_ {tp} \ right) $. Это распространенный метод нелинейного анализа временных рядов.
XX <- вставлять (гг, 24)
XX <- ts (XX, end = end (yy), freq = 12)
тусклый (XX)
## [1] 1166 24
В R вы можете использовать пакет ForeCA для выполнения оценки.Обратите внимание, что для этого требуется многомерный спектр $ K $ -мерного временного ряда с $ T $ наблюдениями, который хранится в массиве $ T \ times K \ times K $ (можно использовать симметрию / эрмитовость до половины размера) . Следовательно, вычисление занимает значительно больше времени, чем методы уменьшения размерности iid (такие как PCA или ICA).
Итак, здесь мы берем 24-мерные временные ряды встроенных чисел солнечных пятен и пытаемся найти 6-мерное подпространство, в котором есть интересные закономерности, которые можно легко спрогнозировать.
Библиотека (ForeCA)
# это может занять несколько секунд
mod.foreca <- foreca (XX, n.comp = 4,
спектр.control = список (метод = "wosa"))
mod.foreca
## ForeCA обнаружил 4 самых популярных ForeC из «XX» (24 временных ряда).
## Из 4 лучших ForeC 0 - это белый шум.
##
## Омега (ForeC 1) = 53% против максимального значения Омега (XX) = 43%.
## Это абсолютное увеличение прогнозируемости на 9,9 процентных пункта (относительное: 23%).
##
## * * * * * * * * * *
## Используйте plot (), biplot () и summary () для получения более подробной информации.участок (mod.foreca)
Диаграмма показывает, что первый компонент все указывает в одном направлении, что говорит нам, что этот компонент будет общим / средним шаблоном. Столбчатые диаграммы справа показывают, как прогнозируемые компоненты (ForeC) действительно имеют снижающуюся прогнозируемость, а первый компонент более прогнозируемый, чем исходный ряд. В этом примере все исходные ряды имеют ту же прогнозируемость, что и мы использовали вложение. Для общих многомерных временных рядов это не так.
А как выглядят эти серии?
mod.foreca $ scores <- ts (mod.foreca $ scores, start = start (XX),
freq = частота (XX))
сюжет (mod.foreca $ scores)
Действительно, первый компонент более предсказуем, чем исходный ряд, поскольку он менее шумный. Остальные серии также показывают очень интересные узоры, которые не видны в исходной серии. Обратите внимание, что все ForeC ортогональны друг другу, т.е.е., они некоррелированы.
раунд (cor (mod.foreca $ scores), 3)
## ForeC1 ForeC2 ForeC3 ForeC4
## ForeC1 1 0 0 0
## ForeC2 0 1 0 0
## ForeC3 0 0 1 0
## ForeC4 0 0 0 1
Спектр каждой серии также дает хорошее представление о различных ForeC [sic!] Активности солнечных пятен.
spec <- mvspectrum (mod.foreca $ scores, "wosa")
сюжет (спец)
Прогноз наRolling - Глоссарий | ГКН Тагетик
Что такое скользящий прогноз?
Определение скользящего прогноза - это отчет, который использует исторические данные для непрерывного прогнозирования будущих чисел в течение определенного периода времени .Скользящие прогнозы часто используются в финансовой отчетности, управлении цепочкой поставок, планировании и составлении бюджета во всех отделах. Скользящий прогноз является важным помощником в принятии обоснованных бизнес-решений.
Скользящие прогнозы более гибкие, чем статические прогнозы , которые прогнозируют числа на основе одного временного интервала, скажем, с января по декабрь. Вместо этого скользящие прогнозы опускаются по мере прохождения месяца, автоматически прогнозируя следующий месяц. Другими словами, они позволяют вам непрерывно планировать в течение заранее определенного временного горизонта.Таким образом, вы всегда смотрите в будущее, основываясь на последних цифрах и временных рамках.
Скользящие прогнозы особенно полезны в сегодняшней бурной цифровой бизнес-среде, которая является быстрой, гибкой и постоянно меняющейся . Они позволяют компании планировать, реагировать и переориентировать свои усилия быстро и с меньшим воздействием при изменении рыночных условий.
Преимущества скользящих прогнозов
Благодаря своему адаптивному характеру скользящие прогнозы помогают предприятиям быстрее реагировать на меняющиеся рыночные условия.При эффективном использовании скользящие прогнозы могут помочь вам выявить пробелы в производительности, сократить циклы планирования и выбрать лучшее решение для вашей чистой прибыли.
Передовой опыт скользящего прогноза.
Используйте систему CPM: Как создать скользящий прогноз? Конечно, не только в Excel. Электронные таблицы склонны к неэффективности, ошибкам и недопониманию. Вместо этого корпоративная система производительности позволяет вам рисовать цифры из единого источника данных и разыгрывать сценарии в песочнице, которая не изменяет исходные данные.Это гораздо более эффективный и точный способ составления скользящих прогнозов.
Автоматизация: Традиционно финансовый отдел создает прогнозы в Excel, прежде чем загружать их в систему планирования ресурсов предприятия. Но прогнозирование будущих периодов в Excel становится трудным, трудоемким и подверженным ошибкам. Корпоративная система управления эффективностью, которая автоматизирует скользящие прогнозы, упрощает этот процесс.
Прогнозирование на основе драйверов: Драйверы используются для создания более точных прогнозов.Движущие силы - это конкретные факторы, такие как «единицы» и «цена за единицу», а не агрегированные, всеобъемлющие проценты. Например: допустим, вы занимались микроволновым бизнесом. Вы можете спрогнозировать количество микроволновых устройств и доход от каждого микроволнового устройства. Затем вы можете использовать прогноз на основе драйверов, чтобы понять отклонение прогноза выручки. Например, если вы превысили свой прогноз, это было из-за проданных единиц или цен? Прогноз, основанный на драйверах, укажет разницу.
Сценарии «что, если»: Основываясь на своем прогнозе на основе драйверов, вы можете протестировать наши различные драйверы, чтобы увидеть их влияние в последующие месяцы.Возвращаясь к нашей аналогии с микроволновой печью, вы можете проверить влияние продажи на ваши проданные устройства и вашу предполагаемую прибыль.
Анализ отклонений: Чтобы измерить эффективность и точность скользящего прогноза, вы можете измерить отклонение между прогнозируемыми и фактическими результатами.
Выбор оптимального параметра преобразования Бокса – Кокса для моделирования и прогнозирования возрастной фертильности в JSTOR
AbstractПреобразование Бокса – Кокса иногда может привести к заметным улучшениям в простоте модели, однородности дисперсии и точности оценки, например, при моделировании и прогнозировании возрастной рождаемости.Несмотря на его важность, было проведено мало исследований, посвященных оптимальному выбору параметров преобразования Бокса – Кокса в демографическом прогнозировании. Предлагается простой метод выбора оптимального параметра преобразования Бокса – Кокса, а также алгоритм, основанный на измерении ошибки прогноза внутри выборки. На примере австралийской повозрастной рождаемости точность метода прогнозирования вне выборки может быть улучшена с помощью выбранного параметра преобразования Бокса – Кокса. Кроме того, преобразование журнала не подходит для моделирования и прогнозирования возрастной рождаемости.Параметр преобразования Бокса – Кокса должен быть встроен в статистический анализ возрастных демографических данных, чтобы полностью учесть неопределенности прогнозов.
Информация журналаЖурнал демографических исследований публикует рецензируемые статьи по демографии и вопросам, связанным с народонаселением. В международном журнале представлены оригинальные исследовательские работы, перспективы, обзорные статьи и короткие заметки о технических исследованиях. Диапазон охвата распространяется на существенный эмпирический анализ, теоретические работы, прикладные исследования и вклады в методологию.Журнал также предлагает специальные выпуски конференций и других встреч.
Информация об издателеSpringer - одна из ведущих международных научных издательских компаний, издающая более 1200 журналов и более 3000 новых книг ежегодно, охватывающих широкий круг предметов, включая биомедицину и науки о жизни, клиническую медицину, физика, инженерия, математика, компьютерные науки и экономика.
Используйте этот инструмент с открытым исходным кодом, чтобы получить прогноз погоды для вашего региона
В прошлом году я представил вам 19 дней новых (для вас) инструментов повышения производительности на 2019 год.В этом году я придерживаюсь другого подхода: создаю среду, которая позволит вам работать более продуктивно в новом году, используя инструменты, которые вы, возможно, уже используете или не используете.
Узнайте погоду с wego
Что мне нравится в последнее десятилетие моей работы, так это то, что в основном это было удаленное время. Я могу работать в любом уголке мира, хотя на самом деле я провожу много времени в своем домашнем офисе. Обратной стороной является то, что, когда я выхожу из дома, я принимаю множество решений, исходя из того, как выглядят условия за моим окном.А там, где я живу, «солнечно и ясно» может означать что угодно, от «очень жарко» до «ниже нуля» и «через час пойдет дождь». Возможность быстро проверять фактические условия и быстро делать прогнозы очень полезна.Wego - это программа, написанная на Go, которая получает и отображает вашу местную погоду. Если хотите, он даже визуализирует его в блестящей ASCII-графике.
Чтобы установить wego, вам необходимо убедиться, что Go установлен в вашей системе. После этого вы можете получить последнюю версию с помощью команды go get .Возможно, вы захотите добавить в свой путь каталог ~ / go / bin :
go get -u github.com/schachmat/wego
export PATH = ~ / go / bin: $ PATH
wego
При первом запуске wego будет жаловаться на отсутствие ключей API. Теперь нужно определиться с бэкендом. Бэкэнд по умолчанию предназначен для Forecast.io, который является частью Dark Sky. Wego также поддерживает OpenWeatherMap и WorldWeatherOnline. Я предпочитаю OpenWeatherMap, поэтому я покажу вам, как его настроить.
Вам необходимо зарегистрироваться для получения ключа API в OpenWeatherMap. Регистрация бесплатна, хотя бесплатный ключ API имеет ограничение на количество запросов, которые вы можете сделать в день; это должно быть нормально для обычного пользователя. Получив ключ API, поместите его в файл ~ / .wegorc . Сейчас также хорошее время, чтобы указать свое местоположение, язык и то, используете ли вы метрическую, британскую (США / Великобритания), метрическую-мс или международную систему единиц (СИ). OpenWeatherMap поддерживает местоположения по имени, почтовому индексу, координатам и идентификатору, что является одной из причин, по которой мне это нравится.
# конфигурация wego для OEM
aat-coords = false
aat-monochrome = false
backend = openweathermap
days = 3
прогноз-lang = en
frontend = ascii-art-table
jsn-no-indent = false
location = Pittsboro
owm-api-key = XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX
owm-debug = false
owm-lang = en
единиц = британская система мер
Теперь запуск wego из командной строки покажет местную погоду на следующие три дня.
Wego также может отображать данные в виде выходных данных JSON для использования программами и с помощью эмодзи.Вы можете выбрать интерфейс с помощью параметра командной строки -f или в файле .wegorc .
Если вы хотите видеть погоду каждый раз, когда открываете новую оболочку или входите в систему, просто добавьте wego в свой ~ / .bashrc (или ~ / .zshrc в моем случае).
Проект wttr.in - это веб-оболочка для wego. Он предоставляет некоторые дополнительные параметры отображения и доступен на одноименном веб-сайте. Одна интересная особенность wttr.in заключается в том, что вы можете получать однострочную информацию о погоде с помощью curl .У меня есть небольшая функция оболочки под названием get_wttr , которая извлекает текущий прогноз в сокращенной форме.
get_wttr () {
curl -s "wttr.in/Pittsboro?format=3"
}
Теперь, прежде чем я выйду из дома, у меня есть быстрый и простой способ узнать, нужно ли мне пальто, зонтик или солнцезащитный крем - прямо из командной строки, в которой я провожу большую часть своего времени.