Задача: Разработка прогнозной модели на Python для формирования краткосрочных и долгосрочных прогнозов показателя NPS.
Подзадачи:- Анализ исторических данных: Использование приложенных данных за анализируемый период для обучения модели.
- Учёт сезонности: Изучение данных на предмет сезонных колебаний и включение этой информации в модель.
- Ручное влияние на прогноз: Реализация функции в скрипте, которая позволяет пользователю вручную корректировать краткосрочный прогноз (например, если есть информация о том, что в ближайшем периоде NPS должен измениться).
- Обучение модели: Настройка и обучение модели на основе исторических данных.
- Универсальность модели: Модель должна быть способна работать с различными данными и давать релевантные прогнозы на основе новых входных данных.
