Давайте представим, что вы способны знать, что и когда что-то произойдет. Вы можете просто инвестировать в фондовый рынок и стать миллионером или просто предпринять упреждающие действия, чтобы исправить свои фьючерсные ошибки. Круто, да?
В этой статье мы попытаемся обнаружить слабые сигналы, исходящие из разных документов, и выяснить, какие из них могут стать актуальными и повлиять на будущее. Результатом будет микросервис python и панель мониторинга с использованием Redash. Не ждите ничего подобного отчету меньшинства.
Примечание: я также создал репозиторий кода, поэтому, если вы хотите проверить его, вы можете нажать на эту ссылку здесь.
Зачем нам предсказывать сигналы…автоматически?
Одной из многих угроз для компаний является возможность принимать точные решения на основе постоянных изменений рынка. Долгосрочное стратегическое планирование компании может быть поставлено под угрозу из-за упущенных возможностей или потенциальных рисков.
Чтобы справиться с постоянными изменениями окружающей среды, компании применяют систематические подходы к мышлению о будущем, известные как предвидение. Соответствующие методологии прогнозирования рынка включают, среди прочего, мозговой штурм, экспертные группы, анализ сценариев и экстраполяцию тенденций. Однако эти качественные методологии имеют недостатки, такие как:
- Статические данные: данные собираются для одной или нескольких конкретных целей, которые не меняются с течением времени.
- Отсутствие автоматизации: вмешательство человека требуется хотя бы один раз для получения результатов. К моменту проведения анализа поведение рынка уже изменилось.
