Привет, Хабр! Я Леонид Зверев, главный специалист по анализу данных и машинному обучению в Первой грузовой компании. Мы перевозим разные грузы по железной дороге, и чтобы спрогнозировать спрос на подвижной состав, используем модели машинного обучения.

Бизнес всегда хочет сократить затраты, и мы можем ему в этом помочь за счет прогнозирования спроса. Зная спрос на железной дороге, мы понимаем, где в ближайшем будущем будут основные точки возникновения грузопотоков, куда имеет смысл заадресовывать наши вагоны, чтобы сократить порожние пробеги (когда вагон едет пустым) и остаться в прибыли. Подробно об этом мы рассказали в первой статье цикла. Во второй части мы затронем рабочие подходы в прогнозировании спроса, приживлении результатов прогноза и экономические эффекты от хорошего прогноза.