# Прогнозирование спроса

Flowlity использует вероятностное прогнозирование для предсказания будущего спроса. В отличие от точечного прогноза, вероятностный прогноз выдаёт диапазон вероятных исходов — **доверительный интервал**, — который отражает неопределённость, присущую любому предсказанию. Это даёт планировщикам более реалистичную картину ожиданий и напрямую используется при оптимизации запасов.

### Как это работает

Прогнозный движок (на основе Forecast Agent) запускается еженедельно и непрерывно учится на ваших данных. Он объединяет несколько источников:

* **Очищенный прошлый спрос** — исторический спрос после того, как Flowlity удалил аномалии, шум и **эффекты ценообразования и промоакций**. Спрос нормализуется к последней наблюдаемой базовой цене, чтобы промо-всплески не искажали базовый прогноз — это даёт более точную оценку органического спроса и позволяет Flowlity корректно измерять реальный прирост от промоакций. Очисткой автоматически занимается Demand Anomaly Agent.
* **Сырой прошлый спрос** — исходные, неизменённые данные спроса из вашей системы, сохранённые для справки.
* **Похожие продукты** — для новых или редко продающихся позиций Product Similarity Agent находит аналогичные продукты, чья история помогает получить надёжный прогноз.
* **Сезонность** — при включённой опции модель улавливает повторяющиеся сезонные паттерны.
* **Прогнозные события** — промоакции, запуски или рыночные сдвиги, которые вы задаёте в настройках [Forecast events](/ru/settings/forecast-events.md).

### Как читать прогноз в модуле Спрос

В детальном представлении продукта модуля [Спрос](/ru/modules/demand.md) можно переключать несколько серий, связанных с прогнозом:

* **Flowlity forecast** — вероятностный прогноз, сгенерированный AI, отображается с закрашенным доверительным интервалом.
* **Итоговый прогноз** — значение, которое фактически используется далее в Планировании. Это либо Flowlity forecast, либо ваше ручное переопределение («MyForecast»).
* **MyForecast** — здесь можно вручную переопределить AI-прогноз на любой период.

Если на период задано значение «MyForecast», оно заменяет Flowlity forecast как финальный прогноз на этом периоде.

### Точность прогноза

Представление **Точность прогноза** в модуле Спрос позволяет сравнить прошлые прогнозы с фактическим спросом. Это помогает выявлять продукты, на которых AI работает хорошо, и продукты, которым могут помочь ручные корректировки или дополнительные данные (например, прогнозные события, похожие продукты). Подробные определения метрик точности (MAPE, MAE, FVA) и рекомендации по их интерпретации смотрите в [Глоссарии метрик](/ru/concepts/metrics-glossary.md).

### Задействованные агенты

* **Forecast Agent** — обеспечивает работу вероятностного прогнозного движка. Запускается еженедельно.
* **Demand Anomaly Agent** — очищает исторический спрос, обнаруживая и заменяя выбросы, дефициты и промо-всплески. Запускается еженедельно.
* **Product Similarity Agent** — находит топ-5 наиболее похожих продуктов для улучшения прогнозов по новым или редко продающимся позициям. Запускается еженедельно.

### Связанные страницы

* [Прогнозные события и корректировки спроса](/ru/concepts/forecast-events.md) — как события и корректировки аномалий изменяют прогноз.
* [Спрос](/ru/modules/demand.md) — где просматривать и корректировать прогнозы.
* [Агенты](/ru/modules/agents.md) — мониторинг Forecast, Demand Anomaly и Similarity agents.
* [Products](/ru/settings/products.md) — настройка стратегии прогнозирования для продукта.
* [Разбор и исправление аномалий спроса](/ru/how-tos/investigate-demand-anomalies.md) — пошаговое руководство.
* [Глоссарий метрик](/ru/concepts/metrics-glossary.md) — определения MAPE, MAE, FVA и предсказуемости спроса.


---

# Agent Instructions: Querying This Documentation

If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question.

Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter:

```
GET https://docs.flowlity.com/ru/concepts/demand-forecasting.md?ask=<question>
```

The question should be specific, self-contained, and written in natural language.
The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.

Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.