¿Cuál es tu modelo estadístico?
Ya hemos revelado algunas ideas sobre lo que se utiliza en Lokad. Sin embargo, una solicitud de soporte frecuente sigue siendo ¿cuál es tu modelo, precisamente?
Estamos revisando varios paquetes estadísticos de pronóstico con la intención de seleccionar uno en algún momento en el futuro cercano. Una cosa que encuentro que falta en Lokad es ver qué modelo estadístico se utilizó. Entiendo que la selección del modelo utilizado es un secreto comercial, pero me gustaría verificar la selección final, en la prueba, con nuestro matemático interno antes de confiar en ustedes con nuestros pronósticos reales. La mayoría de los proveedores de software que operan en este espacio proporcionan el modelo seleccionado. ¿Es posible obtener ese resultado con Lokad?
Bueno, desafortunadamente, la respuesta correcta es que Lokad no es un paquete estadístico. En particular, no entregamos modelos, entregamos pronósticos.
Toda la arquitectura de Lokad ha sido diseñada en torno a esta suposición, que desafortunadamente no es adecuada para proporcionar información sobre nuestros modelos.
Nuestro flujo de pronóstico, que toma datos de entrada y genera pronósticos, es:
- mucho más complejo en comparación con los modelos incluidos en los paquetes estadísticos. Los pronósticos no se pueden asociar con modelos conocidos.
- adaptado para computación distribuida en la nube, por lo tanto, el diseño se siente muy diferente en comparación con los conjuntos de herramientas clásicos.
- sujeto a cambios constantes, ya que realizamos experimentos a diario con estrategias de implementación ágiles.
Pero este diseño también tiene beneficios muy específicos:
- no es necesario ajustar parámetros de pronóstico complejos.
- no es necesario vigilar constantemente tus parámetros, nosotros monitoreamos los resultados.
- se escala tanto como necesites, hasta millones de pronósticos.
- maneja patrones complejos que van mucho más allá de los conjuntos de herramientas clásicos.
Entonces, no pedimos a nadie que acepte nuestros resultados sin más. Solo ve y compruébalo por ti mismo, nuestra prueba es gratuita durante 30 días.
Comentarios de los lectores (2)
¡Hola John, sí, de hecho esa es una muy buena pregunta! Dame un poco de tiempo y abordaré directamente esta pregunta en el próximo artículo. hace 9 años | Joannes Vermorel
Quizás una mejor pregunta sea “¿en qué base mides el rendimiento del pronóstico?” - es decir, ¿cómo demuestras que tu pronóstico es “mejor” - cuál es la medida. ¿Es posible responder esto dentro de la restricción del “secreto”? hace 9 años | John Dawson
