Отчет «Прогноз спроса» на нейросетях. Пример применения и оценка эффективности

Публикация № 950619

Учет и отчетность - Управленческие

нейросети прогноз спроса план продаж

После публикации https://infostart.ru/public/649065/ я получил массу вопросов в комментариях и в личку о том, как конкретно написать отчет или обработку на нейросетях, как это применить на предприятии. Поэтому я решил выложить один из примеров – отчет по прогнозированию спроса в зависимости от различных факторов. Также я сделал оценку эффективности такого прогноза в самом отчете. Надеюсь, это снимет часть вопросов и поможет построить на своём проекте нужную модель прогнозирования. Данные отчеты можно использовать как базу для разработки своих прогнозных моделей. Отчеты тестировались на УПП 1.3.59.1 , УТ11.4.2.144 на платформе 1С 8.3.12.1412

Описание задачи

Требуется на основе статистики продаж за 2 года создать модель прогнозирования спроса на месяц в для ключевых и прочих клиентов в разрезе групп товара. Ключевые клиенты берут товар с постоянной ритмичностью. Состав групп однороден по единицам хранения, ценам. Требуется создать модель предсказания спроса в зависимости от уровня скидок/цен, с учетом сезонности и ритмичности. И если есть зависимость уровня спроса от цен и цены скидки на будущий месяц можно менять, то в модели можно будет использовать цены и скидки в качестве параметром прогнозирования. Т.е. рассчитывать например сколько товара возьмет клиент если дать ему скидку 10%, а сколько если дать 5%.

Внимание! Выбранные показатели модели подбирались для конкретного бизнеса. Применение именно этих же показателей для других предприятий может вызвать отрицательный эффект. Например "Количество в предыдущем периоде" очень специфический показатель, который подходит только если есть определенная ритмичность спроса. 

Входные и выходные данные

Для обучения/прогноза были выбраны следующие показатели

Входы:

Номер месяца – с этим все просто. Выраженная сезонность спроса. Собственно, если убрать все остальные входы сети и оставить только "номер месяца", то  сеть сделает некую функцию для каждого клиента. Даже  хватит одного нейрона. Это вполне можно использовать на замену обычному планированию которое есть в типовых.  

Цена/скидка. Попытка построить для каждого клиента что-то наподобие «кривой спроса» (https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9A%D1%80%D0%B8%D0%B2%D0%B0%D1%8F_%D1%81%D0%BF%D1%80%D0%BE%D1%81%D0%B0) на основе статистики и использовать для получения прогноза. Т.е. можно поиграться с параметрами - указывать цены в параметрах и на основе модели получать прогноз продаж. По факту оказалось что более правильным было использовать скидку а не цену, но я оставил «средние цены» - может в каком то другом случае это пригодится. Зависимость от скидки оказалась предсказуемая – чем больше скидка тем больше продажи.

Количество за предыдущий месяц – количество товара купленного покупателем за предыдущий месяц

В обработке нет еще одного важного входа – «Промоакции». Я убрал его так как для его получения требуется дописанный документ которого нет в типовых. Документ фиксирует маркетинговые мероприятия.

Выход: количество продаж группы товаров у клиента за месяц

Как это устроено?

На каждого постоянного покупателя и группу товара (или Родителя) создается 3-х или 4-х- слойный перцептрон (остальные покупателя попадают в группу «Прочие клиенты»). Потом он обучается на истории продаж и все эти сети сохраняются в один файл. А потом на основе этого файла-обученной модели можно выполнять прогнозирование, т.е. решение сети. Сами созданные сети между собой никак не созданы. Данная модель не учитывает зависимость между группами (одного товара берут больше за счет другого). Данная модель предполагает полностью обеспеченный запасами спрос.

Работа с отчетом

  1. Выбираются общие настройки – показатель цены, ном группа, количество периодов. Начало месяца за котрый надо получить прогноз (при условии что факт по предшествующему периоду присутствует)
  2. Выбираются постоянные покупатели
  3. Выбираются параметры обучения – количество слоев, количество итераций. При необходимости «2 скрытых слоя». Это подбирается экспериментально. Также можно встретить различные подходы. Например, в этой ветке (https://stats.stackexchange.com/questions/181/how-to-choose-the-number-of-hidden-layers-and-nodes-in-a-feedforward-neural-netw) есть  вот такой метод

 

Или вот такой (как видно совсем другой подход) http://mei06.narod.ru/sem7/iis/shpora/page2_9.htm

 

Выбор количества слоев зависит от свойств аппроксимируемой зависимости. Считается что 4-х слойный перцептрон (2 скрытых слоя) теоретически может аппроксимировать любую функцию. С одним скрытым слоем обучение проходит быстрее, но ориентироваться надо конечно на погрешность результата. Я не пишу тут про риски переобучения и другие сложности, так как это тема для отдельной статьи и в интернете их множество.

  1. Нажимается кнопка «Запустить обучение». Оно может быть долгим – до пары часов.
  2. После того как сеть обучена она с прочими параметрами хранится в файле. Это позволяет обращаться к ней и выполнять расчет быстро.
  3. Для получения прогноза нужно указать начало месяца прогноза
  4. Можно установить цены/скидки вручную которые планируется использовать в предстоящем периоде. Или можно поиграться ценами и посмотреть что будет со спросам при разных уровнях скидок.
  5. Сформировать отчет.

 

Проверка эффективности

Для проверки эффективности я оставил пару последних месяцев для того чтобы сравнить расчет с фактом. Т.е. например в ноябре я делал расчет на 1 сентября, чтобы потом сделать прогноз на Сентябрь, а так как сентябрь уже завершился то проверить насколько не сошелся факт с тем что показал прогноз. Для этого я в отчете добавил колонки Факт, Отклонение и Отклонение в %. Получил отклонения как на картинке в пределах 10-15%. Конечно это ни о чем не говорит и для оценки погрешности, мат. ожидания нужно больше наблюдений, но в целом результат приемлем учитываю непредсказуемость нашей экономической обстановки.

Скачать файлы

Наименование Файл Версия Размер
Отчет "Прогноз спроса" для УПП 1.3, УТ 10.3, КА 1.1
.erf 27,10Kb
27.11.18
49
.erf 27,10Kb 49 Скачать
Отчет «Прогноз спроса» для УТ11, КА2, ERP2:
.erf 38,71Kb
26.11.18
33
.erf 38,71Kb 33 Скачать

Специальные предложения

Комментарии
Избранное Подписка Сортировка: Древо
1. nomadon 386 27.11.18 23:31 Сейчас в теме
Воронцов есть такой ученый, вы как-то связаны?)
3. informa1555 1296 28.11.18 06:36 Сейчас в теме
(1) Погуглил. Неа, просто однофамилец.
2. CheBurator 3408 28.11.18 03:03 Сейчас в теме
Хороший материал.
Осталось определиться, что считать "регулярными клиентами".
что значит "берут постоянно"..?
есть клиенты которые берут раз в два-три месяца. есть которые каждый месяц. объемы (в деньгах/тоннах/кубах) - могут и примерно одинаковые. а могут и нет.
.
даст ли что-то если проиграть несколько "сценариев", когда периодж может быт разный - поиграть сетью с "месяцем". поиграть сетью с кварталом..?
4. informa1555 1296 28.11.18 06:59 Сейчас в теме
(2) В моем случае "постоянные клиенты" - это те, которые что то покупают каждый месяц за интервал статистики и даже присутствуют во внутренних фин. отчетах предприятия как предпределенные строки (типа Дебиторская задолженность "АО Тандер" ... и т.д.). Но это ничего не значит. Можно добавлять свои варианты или вообще все засунуть в "Прочие клиенты". Но разбивка по клиентам все же имеет смысл так как для каждого создается сеть в которой рассчитывается модель его потребительского поведения. И общий спрос - как сумма моделей потребления. Такая была идея. С другой стороны всех покупателей подряд рассматривать как постоянных тоже не вариант при таких входных данных, так как могут быть вообще единоразовые покупки. Поэтому критерий, по которому можно отнести покупателей к постоянным - какой то процент периодов когда были покупки к общему числу периодов. Например 80%.

даст ли что-то если проиграть несколько "сценариев", когда периодж может быт разный - поиграть сетью с "месяцем". поиграть сетью с кварталом..?

Тут важно от чего зависят продажи. В моем случае период - это не элемент ряда, а фактор сезонности. Например в декабре перед новым Годом большой спрос (подарки). И если "зарыть" декабрь в 4-й квартал, а планировать все так же на месяц то этот фактор размоется я думаю.
16. user1002645 10.12.18 11:23 Сейчас в теме
(4)Дмитрий, наша компания занимается розничными продажами. Имеем 40 розничных точек. Работаем в 1С комплексная автоматизация. Хотим добавить в 1С внешние обработки по прогнозу спроса на основе нейросетей. Можете проконсультировать возможность такого внедрения в нашем случае и примерную стоимость?
17. informa1555 1296 10.12.18 12:06 Сейчас в теме
5. Hans 1 28.11.18 07:56 Сейчас в теме
Ну и что? Насколько прогноз сбывается?
6. nomadon 386 28.11.18 08:12 Сейчас в теме
(5) коварно в самом конце материала расположилось заключение с ответом на вопрос
Для этого я в отчете добавил колонки Факт, Отклонение и Отклонение в %. Получил отклонения как на картинке в пределах 10-15%.
Созинов; artempo; +2 Ответить
7. Stepa86 1332 28.11.18 10:29 Сейчас в теме
1. Пробовали на этих данных более простые модели? Среднее, наивная (брать такой же месяц годом ранее), аппроксимация, Холта-Винтерса? С использованием сезонности от 1С.
2. Пробовали на этих данных что нить из ML? Фейсбучного пророка https://infostart.ru/public/862671/ , линейную регрессию, бустинг, арима?
3. Кросс-валидация хотя бы на полгода?
4. Игрались с группировками и периодами? Группы без учета клиентов, или прогноз до недель/дней, а затем свертка до месяца
8. informa1555 1296 28.11.18 11:17 Сейчас в теме
(7) 1. Сравнивали с обычным планированием на 1С (типовым) с учетом сезонности c усреднением за аналогичные периоды - результат точнее. По поводу Холта-Винтерса - там же надо каким то образом подбирать параметры. Честно говоря не знаю как это осуществить.
2. У меня задача другая нежели просто прогнозирование временных рядов. Статистические методы типа регрессии(почему обязательно линейной кстати?) тут можно применить только если не применять другие параметры - т.е. не указывать другую скидку например. Тут применение всех этих "статистических" а не "структурных" методов можно использовать как дополнение чтобы учесть влияние тренда, который у меня не учитывается, да.
3. Пока только 2 месяца, 1 и 1 месяц в 3х базах
4.Группы без учета клиентов - можно не указывать клиентов тогда будут все "Прочие клиенты" - разброс больше процентов на 20. До дней не делал.
9. Stepa86 1332 28.11.18 11:33 Сейчас в теме
(8) 1. У Холта-Винтерса параметры перебором подбираются. Для каждого набора запускается кросс-валидация и лучший результат - вот она модель. Я уже не помню по времени, но один ряд на 30 точек так минут 10 подбирался у меня, вроде б.

Вот, кстати, парадокс. Делаем очень крутую штуку, с мощным мат. аппаратом, почти ИИ. А средняя все равно дает результат лучше...

2. Линейная, потому что результат это линейная формула от входных коэффициентов. Чем там больше влияющих на результат признаков - тем лучше. Как раз прогнозирование временного ряда от задачи регрессии и отличается тем, что для прогнозирования есть только дата+целевое значение, а для регрессии куча признаков+целевое значение. Задача прогнозирование может быть сведена к задаче регрессии, наоборот - нет. Где то видел, что бустинг рвет все спец. библиотеки по прогнозированию, ариму и простую линейную регрессию.

И вот как раз в задаче регрессии появляется возможность добавлять доп. признаки - цена, скидка, это праздник, была мотивация персонала, желтый/обычный ценник или размер полки в случае пищевки, плановые остатки на складе, курс доллара, санкции итп

Именно в качестве прогнозирования у меня сложилась такая картина:
сперва юзаем простейшие методы, типа средней и наивной.
Если точности мало или хотим доп. признаки, или сезонность хитрая - фейсбучный пророк, если нужны графики и понимание или бустинг, если нужен результат, линейную регрессию только для оценки влияния признака на цель можно погонять.
А уже на это сверху можно навешивать полноценное планирование продаж и операций с прогнозом приростов от акций, расчетом загрузки производства, бюджетами и прочими ништяками.
10. informa1555 1296 28.11.18 11:57 Сейчас в теме
(9) нет средняя как раз хуже. Может я неправильно выразился.
И вот как раз в задаче регрессии появляется возможность добавлять доп. признаки
- вы имеете ввиду регрессию с фиктивными переменными? Но там же сдвиг или наклон только. От этого же форма зависимости не поменяется. А есть какой то материал с формулами с примером применения? Ну или вкратце - как добавить параметр?
11. Stepa86 1332 28.11.18 12:14 Сейчас в теме
(10) Нашел вот такое. Как в пророке добавлять свои сезонности, праздники и регрессоры (скидка и цена это как раз регрессор) https://facebook.github.io/prophet/docs/seasonality,_holiday_effects,_and_regressors.html

Пример прогнозирования на пайтоне с помощью линейной регрессии http://nbviewer.jupyter.org/github/Yorko/mlcourse_open/blob/master/jupyter_russian/p­rojects_individual/project_sales_prediction_ad_ilyas.ipynb?flush_cache=true

Пример/сравнение прогнозирования по ARIMA, Facebook Prophet, XGBoost http://nbviewer.jupyter.org/github/Yorko/mlcourse_open/blob/master/jupyter_russian/p­rojects_individual/project_candy_production_prediction_Evgen­iyLatyshev.ipynb?flush_cache=true

Пример, где доп. признаков больше и они важнее, чем даты. Там 5 различных моделей http://nbviewer.jupyter.org/github/Yorko/mlcourse_open/blob/master/jupyter_russian/p­rojects_individual/project_area_bike_share_tbb.ipynb?flush_cache=true
Созинов; Il; ABudnikov; informa1555; +4 Ответить
12. informa1555 1296 28.11.18 12:49 Сейчас в теме
(11) хорошие ссылки. Спасибо!
13. informa1555 1296 28.11.18 13:44 Сейчас в теме
(11) В статьях правда только куски кода с вызовом функций, это не очень помогает понять механику но видно это работает. Но к вопросу почему "нейросети а не стат. методы ?" Думаю могу ответить так: если сравнивать аппроксимацию разными методами больших различий не будет, но это если определена задача и определены влияющие переменные. Т.е. априори мы знаем о задаче эту информацию. Если же есть только гипотезы о влияющих факторах то применение сетей как раз проще - они сами "загасят" ненужные входы и настроят апроксимацию как надо. Т.е. больше универсальность и простота применения.
AlexanderEkb; +1 Ответить
14. Stepa86 1332 28.11.18 14:11 Сейчас в теме
(13) Если хочется исходников, то https://scikit-learn.org/stable/ и там по ссылкам. Там вроде даже где то научные работы есть, что в основе лежат.
15. Азверин 3 29.11.18 11:47 Сейчас в теме
Вы там потом под 1С запилить не забудьте)
товарищ Ын; +1 Ответить
18. утюгчеловек 21.01.19 10:53 Сейчас в теме
учитывая непредсказуемость нашей экономической обстановки
полезность любой прогнозной модели стремится к нулю.

Голоса в голове подсказываю что можно было обойтись линейной моделью. Почему нет сравнения с более простой моделью?
Это публикуется как продукт или как proof-of-concept? Т.е. есть ли возможность скачать обработку не за стартмани?
19. informa1555 1296 21.01.19 13:37 Сейчас в теме
(18) Только за стартмани. Это заготовка для доработки напильником. В том смысле что работать в обозначенных конфигурациях она будет, но так как бизнесы разные то входы и параметры модели тоже разные соответственно источники данных возможно потребуется добавить свои.
20. venvlad 24 27.06.19 18:00 Сейчас в теме
Почему количество итераций 10000?
21. informa1555 1296 27.06.19 18:19 Сейчас в теме
(20) С запасом. Это подбирается экспериментально.
22. venvlad 24 28.06.19 11:45 Сейчас в теме
(21)
Долго обрабатывает, в фон вытащу.
Оставьте свое сообщение

См. также

Базовый курс по обмену данными в системе 1С:Предприятие. Онлайн-интенсив с 12 по 28 мая 2020 г. Промо

Данный онлайн-курс предусматривает изучение механизмов платформы “1С:Предприятие”, обеспечивающих обмен данными между различными прикладными 1С-решениями и взаимодействие с другими информационными системами. Курс предназначен для тех, кто уже имеет определенные навыки конфигурирования и программирования в системе “1С:Предприятие”.

5500 рублей

Программы для исполнения 54-ФЗ Промо

С 01.02.2017 контрольно-кассовая техника должна отправлять электронные версии чеков оператору фискальных данных - правила установлены в 54-ФЗ ст.2 п.2. Инфостарт предлагает подборку программ, связанных с применением 54-ФЗ, ККТ и электронных чеков.

Валовая прибыль в текущем месяце. Актуальная себестоимость (рассчитывается из последней цены закупки с учетом доп.расходов)

Отчеты и формы Бизнес-аналитик Пользователь Руководитель проекта Внешний отчет (ert,erf) v8 v8::ОУ УТ11 УУ Оптовая торговля Учет доходов и расходов Абонемент ($m) Управленческие

Валовая прибыль "Вместо себестоимости - Закупочные цены + Доп. расходы". Дополнительный внешний отчет для конфигурации Управление торговлей 11. Отчет поможет предприятиям, если нет возможности: - закрывать месяц ежедневно; - считать себестоимость вообще по разным причинам. В отчет попадают закупочные цены на *конецпериода* формирования отчета + дополнительные расходы.

3 стартмани

16.03.2018    16605    67    zaika007    46       

1C:Предприятие для программистов: Расчетные задачи (зарплата). Онлайн-интенсив с 01 по 17 июня 2020 г. Промо

Данный онлайн-курс предусматривает изучение механизмов платформы “1С:Предприятие”, которые предназначены для автоматизации периодических расчетов, а именно - для расчета зарплаты. Курс предназначен для тех, кто уже имеет определенные навыки конфигурирования и программирования в системе “1С:Предприятие”, а также для опытных пользователей прикладного решения “1С:Зарплата и управление персоналом” и прочих прикладных решений, в которых реализован функционал расчета зарплаты.

4900 рублей

Время продаж чеков по магазинам в УТ 11, КА. Аналитический отчет + Диаграмма

Отчеты и формы Руководитель проекта Внешний отчет (ert,erf) v8 v8::ОУ УТ10 УТ11 КА2 Розничная и сетевая торговля (FMCG) УУ Розничная торговля Абонемент ($m) Управленческие

Отчет "Диаграмма по времени продаж чеков" предназначен для планирования графиков работы продавцов-менеджеров, для планирования маркетинговых мероприятий.

2 стартмани

16.03.2018    13877    11    zaika007    12       

Автозаказ для 1С:Управление торговлей 11

Отчеты и формы Бизнес-аналитик Внешний отчет (ert,erf) v8 v8::ОУ УТ11 УУ Оптовая торговля Учет ТМЦ Абонемент ($m) Управленческие

Отчет выводит информацию, помогающую принять решение о пополнении товарного запаса.

3 стартмани

26.09.2017    19523    44    The Ded    25       

Подборка программ для взаимодействия с ЕГАИС Промо

ЕГАИС (Единая государственная автоматизированная информационная система) - автоматизированная система, предназначенная для государственного контроля за объёмом производства и оборота этилового спирта, алкогольной и спиртосодержащей продукции. Инфостарт рекомендует подборку проверенных решений для взаимодействия с системой.

Нейросеть для прогнозирования: универсальная обработка и методика для любой конфигурации. Примеры прогнозирования бизнес процессов

Инструменты и обработки Программист Внешняя обработка (ert,epf) v8 v8::УФ 1cv8.cf УУ Абонемент ($m) Искусственный интеллект (AI)

Эта статья – не очередное «введение в нейросети для чайников», подобных которым множество на гитхабе, хабре и других ресурсах. Цель этой работы - попробовать предложить реальные примеры применения нейросетей в ERP-решениях 1С и их программную реализацию в виде обработки 1С. Рассмотрим далее преимущества и предпосылки к использованию. Ведь нейросети дают фантастические возможности для решения задач, недоступные другими методами. Забегая вперед, скажу, что это еще не сложившийся рынок и методики, а просто попытки нащупать нишу для применения технологии.

1 стартмани

14.07.2017    36613    326    informa1555    97       

Готовые переносы данных из различных конфигураций 1C Промо

Рекомендуем готовые решения для переноса данных из различных конфигураций 1C. C техподдержкой от разработчиков и гарантией от Инфостарт.

Универсальная ведомость (отчет) по РАУЗ (управленческий и регламентированный учет)

Отчеты и формы Бизнес-аналитик Бухгалтер Внешний отчет (ert,erf) v8 КА1 УПП1 БУ НУ УУ Абонемент ($m) Бухгалтерские Налоговые Управленческие

Универсальные отчеты, раскрывающие регистры РАУЗ (УчетЗатрат, УчетЗатратРегл) по всем доступным реквизитам, для конфигураций КА 1.1, УПП 1.3. По функциональности эквивалентны типовым отчетам "Ведомость по учету МПЗ", "Ведомость по учету затрат", но отличаются простыми и менее капризными настройками (по мнению автора), более удобной расшифровкой, решенной проблемой с расшифровкой по периодам.

2 стартмани

05.06.2017    26122    70    stvorl    0       

Отчет-календарь СКД

Отчеты и формы Программист Бухгалтер Руководитель проекта Внешний отчет (ert,erf) v8 v8::БУ 1cv8.cf БУ Банковские операции Абонемент ($m) Практика программирования Управленческие Бухгалтерские

Хотите повысить наглядность отчетов и выходных форм? Достаточно совместить их с календарем ) Это довольно легко реализовать при помощи СКД.

1 стартмани

01.06.2017    19981    51    kiberiq    13       

Подборка решений для взаимодействия со ФГИС «Меркурий» Промо

С 1 июля 2019 года все компании, участвующие в обороте товаров животного происхождения, должны перейти на электронную ветеринарную сертификацию (ЭВС) через ФГИС «Меркурий». Инфостарт предлагает подборку программ, связанных с этим изменением.

Отчеты для логистов (а также презентация и пояснительная записка)

Отчеты и формы Бизнес-аналитик Руководитель проекта Внешний отчет (ert,erf) v8 1cv8.cf УУ Оптовая торговля Розничная торговля Абонемент ($m) Управленческие

Развитие розничных торговых сетей осуществляется благодаря применению логистики, призванной удовлетворять потребности покупателей в качественных товарах и услугах. Предлагаю Вашему вниманию ряд методических положений, связанных с совершенствованием функционирования логистических систем розничных торговых сетей.

1 стартмани

09.10.2016    24570    2    ksnik    4       

Неликвиды на складе Pro и Lite версия. Редактирование реквизита в таблице документа. Для конфигурации Управление торговлей 11.2, 11.1 1С Предприятие 8.3

Отчеты и формы Бизнес-аналитик Бухгалтер Внешний отчет (ert,erf) v8 v8::ОУ УТ11 Оптовая торговля, дистрибуция, логистика УУ Windows Оптовая торговля Розничная торговля Учет ТМЦ Абонемент ($m) Управленческие

Внешний отчет для анализа товаров, находящихся на складе без движения. Работает для конфигураций 1С Управление Торговлей 11.2, 11.1. Отчет отображает товары на складах, движения по которым не производились в течении заданного периода дней. Подключается как внешний отчет в конфигурации 1С Управление торговлей 11. В Pro версии можно установить общий реквизит номенклатуры, для дальнейшего включения в отбор в установке цен номенклатуры. Редактирование в табличном документе ускоряет процесс работы с неликвидами номенклатуры на складах. Отчет можно использовать для стоимостной оценки товаров на складах. Полный доступ к тексту модулей и СКД.

1 стартмани

17.06.2016    26201    47    Ликреонский    2       

INFOSTART MEETUP Kazan. 13 марта 2020 г. Промо

Инфостарт продолжает путешествие по России. Следующая остановка - Казань. Тема мероприятия - управление и технологии автоматизации учета на платформе "1С: Предприятие". Ждем всех: докладчиков и участников! Стоимость участия - 5 500 рублей. Цена действительна до 30.01.2020

5 500

Анализ продаж по периодам + оборачиваемость по периодам + средняя стоимость по периодам для УТ10.3

Отчеты и формы Бизнес-аналитик Пользователь Внешний отчет (ert,erf) v8 КА1 УТ10 УПП1 Россия УУ Windows Оптовая торговля Абонемент ($m) Управленческие

Отчет позволяет сравнивать такие показатели, как валовая прибыль, рентабельность, эффективность, средняя стоимость товаров, оборачиваемость за разные периоды.

4 стартмани

25.05.2016    16621    7    alnovin    0       

Сдача регламентированной отчетности из программ 1С Промо

Сдача регламентированной отчетности из программ "1С" во все контролирующие органы без выгрузок и загрузок в другие программы. Для групп компаний действуют специальные предложения.

от 1500 руб.

Отчет о движении денежных средств (план-факт анализ)

Отчеты и формы Бизнес-аналитик Бухгалтер Пользователь Внешний отчет (ert,erf) v8 КА1 БП2.0 ERP2 Россия БУ УУ Windows Учет доходов и расходов Абонемент ($m) Финансовые Управленческие

Универсальный отчет о движении денежных средств. Может быть встроен в любую конфигурацию 1С 8, использующую план счетов, регистр бухгалтерии, справочники Организации, Статьи движения денежных средств. Открытый код: обладая небольшими навыками программирования, можно настроить "отчет под себя" Демонстрирует возможность использования параметрических отчетов для составления разного рода финансовой отчетности. UPDATE: Добавлена возможность план-факт анализа UPDATE: Добавлена версия для обычного интерфейса, толстый клиент.

1 стартмани

28.01.2016    41630    188    algora    39       

Голосование за доклады на INFOSTART MEETUP Kazan - до 25 февраля. Промо

Выбирайте и голосуйте за самые интересные доклады! Лучшие из лучших попадут в окончательную программу казанского митапа. Оставить свой голос можно до 25 февраля 2020 года.

"uConto: отчеты руководителя" как способ получать данные из 1С, не заходя в саму 1С

Инструменты и обработки Бизнес-аналитик Пользователь Внешняя обработка (ert,epf) v8 БП2.0 УТ10 УНФ УУ Windows Учет доходов и расходов Абонемент ($m) Финансовые Управленческие Мобильная разработка

Получать проанализированные данные из 1С без настроек веб-серверов 1С, не пуская базу 1С в интернет, не совершая никаких сложных настроек, на которые способны только программисты, - это запросто :) Мы написали "uConto: отчеты руководителя".

1 стартмани

08.12.2015    22223    63    uConto    82       

​​​​​​​CorelDRAW Graphics Suite 2019 Промо

CorelDRAW – пакет профессиональных инструментов для редактирования фотографий, разработки дизайна, создания макетов страниц и векторных иллюстраций

Отчеты в Декалитрах (ДАЛ) для 1С: Розница 2.2.4 - 2.3.1: Продажи, Поступления, Анализ движения номенклатуры. Движение по документам ЕГАИС

Отчеты и формы Бухгалтер Внешний отчет (ert,erf) v8 Розница Розничная и сетевая торговля (FMCG) Россия УУ Windows Розничная торговля Абонемент ($m) Управленческие

На данный момент в конфигурации 1С:Розница 2.2 есть один большой минус - это наличие реквизита в Номенклатуре "ОбъемДАЛ", а собственно, отсутствие отчетов с его использованием! Как всегда, находятся маленькие магазинчики, продающие алкогольную продукцию, и сопровождающиеся какой-либо бухгалтерской компанией, соответственно ни о каком обмене с бухгалтерией у них и речи идти не может, а бухгалтеру все-таки хочется упростить себе жизнь и не высчитывать декалитры каждый квартал на калькуляторе. Исходя из повстречавшейся мне аналогичной ситуации возникла необходимость создать несколько отчетов с выводом информации по Производителям алкогольной продукции, Кодам АП и Номенклатуре в декалитрах. Поэтому представляю вашему вниманию отчёты по выше указанным параметрам: Анализ движения номенклатуры (Приход/Расход), Продажи и Ведомость по продажам товаров. Так же реализованы отчёты по документа ЕГАИС в декалитрах.

1 стартмани

06.11.2015    41373    461    omenfarsh    33       

Простой отчет по фактическим отпускам

Отчеты и формы Бизнес-аналитик Бухгалтер Пользователь Внешний отчет (ert,erf) v8 ЗУП2.5 УПП1 БУ УУ Управление персоналом (HRM) Учет рабочего времени Абонемент ($m) Бухгалтерские Управленческие

Отчет позволяет быстро сформировать как сводную таблицу, сгруппированную по видам отпусков, так и с легкостью получить детальный список по всем отпускам за указанный период.

2 стартмани

18.08.2015    27531    89    VBod    5       

1C:Предприятие для программистов: Запросы и отчеты. Второй поток. Онлайн-интенсив с 17 марта по 16 апреля 2020 г. Промо

Данный онлайн-курс предусматривает углубленное изучение языка запросов и возможностей системы компоновки данных, которые понадобятся при разработке отчетов, работающих на платформе “1С:Предприятие” в рамках различных прикладных решений. Курс предназначен для тех, кто уже имеет определенные навыки конфигурирования и программирования в системе “1С:Предприятие”, а также для опытных пользователей различных прикладных решений, которые используют в своей работе отчеты разного назначения.

6500 рублей

Универсальный мульти-отчет

Отчеты и формы Бизнес-аналитик Бухгалтер Пользователь Внешний отчет (ert,erf) v8 УТ10 Украина УУ Windows Абонемент ($m) Управленческие

Изменения от 04.11.2015 Изменен принцип указания агрегатных функций. Вместо явного указания агрегатной функции для формул (ранее всегда использовалась сумма) выбор предоставляется пользователю. Изменения от 23.10.2015 Реализована возможность указания формул в качестве частей других формул с проверкой цикличных ссылок. По многочисленным просьбам снижена стоимость скачивания:) Замечательная штука - универсальный отчет по регистрам накопления в типовых конфигурациях на обычных формах. А можно ли сделать так, чтобы в одном отчете выводились данные не из одного регистра, а из нескольких? И не только из регистров накопления, а еще и из регистров сведений? С универсальным мульти-отчетом - МОЖНО!

3 стартмани

26.07.2015    14727    46    Serdgio    24       

Отчет по взаиморасчетам по всем счетам бух.учета

Отчеты и формы Бухгалтер Внешняя обработка (ert,epf) v8 КА1 БП2.0 УПП1 Россия БУ УУ Дебиторская и кредиторская задолженность Займы, кредит, лизинг Абонемент ($m) Бухгалтерские Анализ учета Управленческие

Оборотно-сальдовая ведомость по всем счетам бухгалтерского учета по взаиморасчетам для контрагентов В отчете можно одновременно получить ОСВ (оборотно-сальдовую ведомость) сразу по всем счетам БУ, которые используются для взаиморасчетов В отчете можно отобрать произвольный перечень субсчетов с разных счетов : 60, 62, 66, 67, 76, 58 и т.д. А еще отчет позволяет проконтролировать закрытие авансов на 60 и 62 счетах в разрезе контрагентов и договоров

1 стартмани

22.06.2015    32439    155    Designer1C    13       

Управление ИТ-проектами. Модуль 2: продвинутый онлайн-курс по классическим методам управления проектами. Вебинары проходят с 12 марта по 11 июня 2020 года. Промо

Продвинутый онлайн-курс по классическому управлению ИТ-проектами позволит слушателям освоить инструменты из PMBoK® и 1С:Технологии корпоративного внедрения и научиться их применять для проектов любого масштаба. Курс включает в себя 12 вебинаров и 12 видеолекции, разбор кейсов и рекомендации экспертов по проектам слушателей. Ведущая курса - Мария Темчина.

от 13000 рублей

Отчет по продажам "SKU по менеджерам"

Отчеты и формы Бизнес-аналитик Пользователь Внешний отчет (ert,erf) v8 КА1 УТ10 Россия УУ Windows Оптовая торговля Абонемент ($m) Управленческие

SKU (Stock Keeping Unit) [skew] — идентификатор товарной позиции, единица учёта запасов, складской номер, используемый в торговле для отслеживания статистики по реализованным товарам/услугам. Подробнее смотрите по ссылке https://ru.wikipedia.org/wiki/SKU Данный отчет показывает оценить работу менеджеров с товарным ассортиментом. Это позволит выделить менеджеров, которые работают со всем ассортиментом продукции, или тех, кто продвигает узкий спектр товаров. Знание о том, какой менеджер каким ассортиментом торгует, позволяет разработать гибкую мотивацию по ассортименту, оценить динамику продаж по месяцам, а также найти иное применение при разработке маркетинговой стратегии компании.

1 стартмани

15.06.2015    31815    19    axelerleo    10       

Отчет "Продажи" для УТ 10.3 на СКД. Работает сразу по двум базам

Отчеты и формы Бизнес-аналитик Внешний отчет (ert,erf) v8 УТ10 УУ Windows Оптовая торговля Абонемент ($m) Управленческие

Отчет, аналогичный стандартному "Продажи". Особенность - в работе сразу по двум базам. Синхронизация справочников Контрагенты и Номенклатура по дополнительному свойству - Код связи.

1 стартмани

06.05.2015    5919    29    timunya    3