Прогноз цен на жильё по историческим данным — обновляется сам

Раз в месяц сценарий собирает данные о сделках за годы, обрабатывает их, строит прогноз цен нейросетью и сохраняет результат в таблицу.

  • Исторические данные собираются автоматически
  • Динамика и закономерности разбираются перед прогнозом
  • Прогноз строит нейросеть по подготовленным признакам
  • Результат обновляется в таблице каждый месяц
Поставить себеScriptera

Как это работает

Перенос данных из Snowflake в делается готовым сценарием: он сам замечает новое и переносит его.

  1. Запуск: Триггер сбора данных
  2. Затем: Настройки сценария
  3. Затем: Получить данные {1} за год
  4. Проверка: Очистить все данные Merge
  5. Затем: Очистить и нормализовать данные
  6. Затем: Добыча стат. паттернов
  7. Затем: Извлечь стат. признаки Aggregate
  8. Затем: Агент ИИ-прогнозирования
  9. Затем: Сформировать результаты прогноза
  10. Затем: Сохранить в Google Sheets
  11. Затем: Анализ временных рядов
  12. Затем: Получить исторические данные за год 1
  13. Затем: Получить исторические данные за год 2
  14. Затем: Получить исторические данные за год 3
  15. Затем: Модель OpenAI GPT-4
  16. Затем: Инструмент стат. прогнозирования
  17. Затем: Инструмент калькулятора
  18. Затем: Парсер результатов прогноза

Эту интеграцию Snowflake и ваших сервисов можно запустить в Scriptera: опишите задачу словами — сценарий соберут, запустят и будут следить, чтобы он работал.

Похожие сценарии