Хорошо, просто физические ограничения на точность определения расстояния по уровню сигнала не позволяет получить такую точность.
Были несколько производителей, которые обещали фантастические параметры, но при тестировании все не так красиво. Важно, чтобы заявленная точность подтверждалась аккуратными экспериментами. Один производитель добивается уменьшения погрешности триангуляции до 1-2 метров за счет детальной настройки под конкретное помещение.
Если есть кто-то, кто предлагает решение кардинально более качественное, чем все остальные, мне было бы очень интересно узнать подробности (возможно, там другой принцип работы?). Можно в личку.
Это уже является структурным изменением внешних факторов. Система же не долна учитывать вероятность, например, закрытия границ из-за начала военных действий или еще каких-то внешних воздействий.
В целом в любой универсальной системе такого типа предполагается очень большая доля экспертной информации. Те ключевые параметры, которые как раз и определяют экономическую оптимальность, приходится задавать руками. Так что, фактически, это автоматизация — вместо того, чтобы отдельно работать с разными рядами, эксперт начинает крутить макропараметры. А уж насколько они получатся оптимальными — это вопрос не к системе :)
Конечно, есть куча известных моделей/алгоритмов прогнозирования.
Но эти вендоры берут деньги за то, что у них полноценный набор модулей с качественной интеграцией, т.е. за то, что у компании сразу появится возможность работать «по-взрослому».
Такие продукты не нужны, если либо компания еще может работать на уровне excel, или, если компания достаточно крута, чтобы вложиться в создание кастомного решения, заточенного на её специфику лучше, чем универсальное решение вендора.
Кстати, ожидаемая точность прогноза очень сильно зависит от конкретных данных. Я встречал временные ряды, для которых удается добиться и 98%, а попадались и такие, где 50% — это победа :)
Есть достаточно активно развивающийся ресурс по анализу данных и машинному обучению (а местами и просто по дискретной математике): www.machinelearning.ru.
Построен на основе MediaWiki. Аудитория пока примерно 400 человек.
Были несколько производителей, которые обещали фантастические параметры, но при тестировании все не так красиво. Важно, чтобы заявленная точность подтверждалась аккуратными экспериментами. Один производитель добивается уменьшения погрешности триангуляции до 1-2 метров за счет детальной настройки под конкретное помещение.
Если есть кто-то, кто предлагает решение кардинально более качественное, чем все остальные, мне было бы очень интересно узнать подробности (возможно, там другой принцип работы?). Можно в личку.
С bluetooth можно сделать точнее, но там куча других проблем вылезает.
В целом в любой универсальной системе такого типа предполагается очень большая доля экспертной информации. Те ключевые параметры, которые как раз и определяют экономическую оптимальность, приходится задавать руками. Так что, фактически, это автоматизация — вместо того, чтобы отдельно работать с разными рядами, эксперт начинает крутить макропараметры. А уж насколько они получатся оптимальными — это вопрос не к системе :)
Но эти вендоры берут деньги за то, что у них полноценный набор модулей с качественной интеграцией, т.е. за то, что у компании сразу появится возможность работать «по-взрослому».
Такие продукты не нужны, если либо компания еще может работать на уровне excel, или, если компания достаточно крута, чтобы вложиться в создание кастомного решения, заточенного на её специфику лучше, чем универсальное решение вендора.
Кстати, ожидаемая точность прогноза очень сильно зависит от конкретных данных. Я встречал временные ряды, для которых удается добиться и 98%, а попадались и такие, где 50% — это победа :)
Построен на основе MediaWiki. Аудитория пока примерно 400 человек.