Methodology (Методика)

Методика predictive analytics (предиктивной аналитики) строится как последовательность этапов обработки и прогнозирования финансовых данных.

Сначала загружаются historical data (исторические данные) компании и внешней среды. Затем выполняется exploratory analysis (первичный анализ данных): визуализация Revenue, EVA и внешних драйверов.

После этого проводится correlation analysis (корреляционный анализ), позволяющий определить, какие факторы сильнее всего влияют на финансовые результаты бизнеса.

Далее формируются forecasting models (модели прогнозирования) для Revenue и EVA. В качестве метода используется Linear Regression (линейная регрессия), позволяющая выявить зависимость финансовых показателей от:

• USD_KZT;

• Inflation;

• Interest_Rate;

• Demand_Index;

• GeoRisk_Index.

После обучения модели рассчитываются:

• R²;

• Actual vs Predicted;

• Forecast Revenue;

• Forecast EVA.

Следующий этап — stress testing (стресс-тестирование). Пользователь изменяет параметры внешней среды через dashboard, а модель автоматически пересчитывает:

• Revenue;

• EBIT Margin;

• EVA.

Финальный этап — executive interpretation (управленческая интерпретация), где формируются:

• CFO commentary;

• strategic risks;

• strategic recommendations.

Таким образом predictive analytics превращается из технической модели в инструмент strategic finance (стратегических финансов) и executive decision-making (поддержки управленческих решений).

Prompt Engineering Guide — Predictive Analytics in Google Colab

Prompt 1 — Define the Task

Создай predictive analytics notebook в Google Colab для Strategic Finance.

Нужно:

• загрузить готовый dataset из Excel;

• проанализировать исторические данные;

• построить forecasting models;

• спрогнозировать Revenue и EVA;

• провести stress testing;

• визуализировать результаты;

• сформировать CFO commentary и strategic recommendations.

Формат:

• markdown explanations;

• python code;

• dashboard;

• executive visualizations.

Prompt 2 — Describe the Data

Dataset содержит historical financial and macroeconomic data.

Период:
2023–2025.

Forecast period:
2026.

Данные включают:

• Revenue;

• EBIT;

• NOPAT;

• EVA;

• USD_KZT;

• Inflation;

• Interest_Rate;

• Demand_Index;

• GeoRisk_Index.

Файл Excel содержит:

• Historical_Data;

• Forecast_Drivers_2026;

• Assumptions.

Prompt 3 — Define Forecasting Logic

Построй forecasting models для:

• Revenue;

• EVA.

Используй:
Linear Regression.

Revenue и EVA должны зависеть от:

• USD_KZT;

• Inflation;

• Interest_Rate;

• Demand_Index;

• GeoRisk_Index.

Добавь:

• R²;

• Actual vs Predicted charts;

• CFO commentary.

Prompt 4 — Define Notebook Structure

Раздели notebook на последовательные шаги.

Каждый шаг должен содержать:

• markdown explanation;

• business logic;

• python code;

• CFO interpretation.

Структура:

• glossary;

• dataset upload;

• visualization;

• correlation analysis;

• model training;

• forecasting;

• stress testing;

• strategic recommendations.

Prompt 5 — Define Visualization Requirements

Создай executive-style visualizations.

Требования:

• clean layout;

• large charts;

• business dashboard style;

• KPI cards;

• strategic interpretation.

Все графики должны быть пригодны для:

• board presentation;

• CFO analysis;

• executive reporting.

Prompt 6 — Define Stress Testing Dashboard

Создай interactive stress dashboard using ipywidgets.

Dashboard должен:

• иметь sliders;

• позволять изменять:

  • USD_KZT;

  • Inflation;

  • Interest_Rate;

  • Demand_Index;

  • GeoRisk_Index.

После изменения параметров:

• автоматически пересчитывать Revenue;

• пересчитывать EVA;

• обновлять charts;

• обновлять KPI cards;

• формировать CFO recommendation.

Prompt 7 — Define Executive Commentary

После каждого аналитического шага формируй CFO commentary.

Комментарии должны:

• интерпретировать результаты;

• объяснять business impact;

• объяснять strategic risks;

• формировать executive recommendations.

Prompt 8 — Final Packaging

Сделай notebook похожим на:

• executive analytics platform;

• strategic finance dashboard;

• predictive CFO environment.

Интерфейс должен выглядеть:

• современно;

• clean;

• visually structured;

• suitable for EMBA / CFO audience.