# Прогнозные события и корректировки спроса

Прогнозные события (forecast events) и корректировки аномалий спроса — два основных способа изменения прогноза спроса сверх базового AI-предсказания. События создаёте вы, корректировки аномалий предлагает Demand Anomaly Agent. Оба источника влияют на финальный прогноз, который виден в модуле Спрос.

### Жизненный цикл прогнозного события

Прогнозное событие моделирует единичное или повторяющееся явление, влияющее на спрос, — промоакции, запуски продуктов, рыночные сбои или сезонные кампании.

1. **Создание** — задайте событие в настройках [Forecast events](/ru/settings/forecast-events.md) или прямо из строки **Прогнозные события** в таблице данных детального представления продукта в модуле [Спрос](/ru/modules/demand.md). Можно создать новое событие или привязаться к существующему. Влияние указывается в процентах или в единицах.
2. **Привязка к продуктам** — выберите затрагиваемые продукты индивидуально или по тегу (tag). При создании из детального представления Спроса текущий продукт (или агрегированный набор продуктов) заполняется автоматически. Можно опционально ограничить событие конкретными клиентами.
3. **Влияние на прогноз** — на период события Flowlity корректирует прогноз спроса для привязанных продуктов на указанную величину. Корректировка отображается как серия «События» на графике Спроса и как строка «Forecast events» в таблице данных.
4. **Редактирование или удаление** — щёлкните по существующему событию в строке таблицы или непосредственно на графике, чтобы открыть диалог редактирования. Изменения применяются ко всем привязанным продуктам.

### Обнаружение и очистка аномалий

Demand Anomaly Agent запускается еженедельно и выявляет три типа аномалий в историческом спросе:

* **Выбросы** — необычные пики спроса, не соответствующие типичным паттернам.
* **Дефициты** — периоды с нулевым спросом, вызванные отсутствием товара (а не реальным отсутствием спроса), либо периоды, когда продажи были ограничены запасом ниже размера лота.
* **Сглаживание прошлых промо** — промо-всплески, которые сглаживаются для получения более чистой базовой линии прогноза.

Каждая корректировка аномалии может иметь статус:

* **Принята** — корректировка применена к очищенному прошлому спросу.
* **Отклонена** — сохранено исходное сырое значение.
* **Не обработана** — действий пока не предпринято.
* **Изменена** — вы скорректировали предложенное агентом значение.

### Как взаимодействуют события и аномалии

Прогнозные события влияют на будущий спрос (вперёд), тогда как корректировки аномалий очищают исторический спрос (назад). Оба в итоге влияют на финальный прогноз:

* Очищенный исторический спрос поступает в AI-модель, поэтому корректировки аномалий повышают точность будущих прогнозов.
* Прогнозные события добавляют явные корректировки поверх AI-прогноза для известных предстоящих изменений.

### Настройка

В модуле [Агенты](/ru/modules/agents.md) можно настроить Demand Anomaly Agent так, чтобы корректировки обрабатывались **автоматически** (принимать все предложения) или **вручную** (просматривать каждую). Также можно включать и отключать отдельные типы аномалий.

### Связанные страницы

* [Создание и применение прогнозных событий](/ru/how-tos/create-forecast-events.md) — пошаговое руководство.
* [Разбор и исправление аномалий спроса](/ru/how-tos/investigate-demand-anomalies.md) — как просматривать предложения агента и действовать по ним.
* [Прогнозирование спроса](/ru/concepts/demand-forecasting.md) — как формируется вероятностный прогноз.
* [Forecast events](/ru/settings/forecast-events.md) — где создаются и управляются события.
* [Спрос](/ru/modules/demand.md) — где виден эффект события на графике.
* [Агенты](/ru/modules/agents.md) — мониторинг и настройка Demand Anomaly Agent.


---

# 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/forecast-events.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.