varsey / data-wagon-pioneers Goto Github PK

Решение команды "Инновационные Пионеры 360°" на Онлайн-Хакатоне «DataWagon»

Объём парка Первой грузовой компании составляет около 100 тыс. вагонов. Если порожние вагоны простаивают или их по каким-либо причинам приходится перегонять, компания теряет существенную часть прибыли.

Таким образом, прогнозирование спроса на грузовые ЖД перевозки является необходимым этапом для эффективного распределения ресурсов компании.

Для решения задачи командам будет предоставлена часть объемов перевозок ПГК со стабильными, сезонными и редкими направлениями. Их необходимо будет учесть при создании модели.

1. fact_train_test.csv CSV с объемами перевозок ПГК (месяц, тонны, вагоноотправки, род подвижного состава и т.д.)
2. station_mapping.csv | freight_mapping.csv | client_mapping.csv Справочники
3. forecast_example.csv Пример результата
4. Hackathon - baseline and metric scripts.ipynb

• Методология оценки KPI (функция python). Учтите, что на лидерборде показывается только скор, посчитанный на публичной валидационной выборке. Чтобы сохранить интригу, скор на приватной валидационной выборке будет объявлен в конце соревнования – именно по нему будут ранжироваться команды.
• Baseline для быстрого старта (рекомендован к ознакомлению)

1. Описание данных для хакатона - прогноз ЖД перевозок Описание данных

• Ознакомьтесь со статьёй, чтобы погрузиться в контекст “Что особенного в прогнозировании спроса на перевозки по ж/д”.