Заключение
Данная работа выполнена в формате прикладного проекта для ООО «Воздушные Ворота Северной Столицы» – управляющей компании аэропорта Пулково, расположенного в Санкт-Петербурге. В то время как статистические и экспертные модели широко используются для прогнозирования метрик, таких как пассажиропоток и грузовые объемы, наступление экономических кризисов и пандемия COVID-19 подчеркивают необходимость использования более адаптивных методов прогнозирования, в том числе машинного обучения. Внедрение машинного обучения в авиаиндустрии – важный шаг для улучшения прогнозирования метрик и повышения качества обслуживания пассажиров. Для аэропорта Пулково это означает повышение операционной эффективности, сокращение операционных расходов и увеличение удовлетворенности пассажиров услугами, предоставляемыми аэропортом. Проект проводился в соответствии с методологией для ведения проектов по анализу данных CRISP-DM. В ходе работы над проектом, в целях совершенствования процесса прогнозирования авиационных метрик и оценки влияния повышения точности на снижение операционных затрат следующие задачи: Проанализирована деятельность ООО «Воздушные Ворота Северной Столицы», сформировано представление о действующем процессе прогнозирования авиационных метрик Выявлены недостатки и области развития в процессе прогнозирования; Выявлены пути совершенствования процесса прогнозирования с помощью методов машинного обучения Разработаны модели прогнозирования и определить наилучшую по показателям эффективности Оценены возможности сокращения операционных затрат на результатах наилучшей модели На первом этапе CRISP-DM и в первой главе данной работы было дано описание компании, ее структуры издержек и выяснено что значительную долю составляют операционные издержки, на которые влияет точность прогнозирования. Также была описана существующая наивная модель с экспертными коэффициентами, определены ее главные недостатки и требования к разрабатываемым моделям машинного обучения. Помимо этого, была описана сама методология CRISP-DM. На втором и третьем этапах CRISP-DM и во второй главе работы была проведена предобработка данных. Также был проведен анализ данных по сегментам, в ходе него были оценены распределения значений переменных, основные характеристики и разброс значений по всем сегментам, сезонности и тренды. Эта информация была использована понимания данных, выбора моделей и подбора параметров моделей. В главе 3 был затронут этап моделирования CRISP-DM, дано определение машинному обучению проведено различие между статистическими методами и методами машинного обучения. Было дано обоснование тому, что методы машинного обучения могут показать более высокую точность на имеющихся данных. Также был проведен выбор моделей машинного обучения, итогом которого стал выбор методов LSTM и XGBoost и дано описание принципов работы выбранных методов. В последней главе были описаны три последних этапа методологии CRISP-DM: моделирование, оценка и внедрение. По итогам обучения моделей и построения прогнозов лучших результат прогнозирования показали модели LSTM - из 20 моделей (на которых возможно замерить MAPE) MAPE выше 10% показали 12, превысили показатели существующей модели на доступных сегментах и метриках – 6 из 10 возможных. Самая высокая точность была показана на сегменте DOM REG и метрике Load Factor – MAPE там составила 2%. Также были и не самые точные результаты с ошибкой более 20%. Рекомендации по внедрению были даны с расчетом на тестирование моделей в работе компании и включение их модернизации в работу аналитического отдела. Также было оценено сокращение операционных затрат при повышении точности прогнозирования от пороговой 10% до 7% на сегменте DOM MOW – оно составило более 15 млн рублей. В данный момент итогом работы является готовое для тестирования, модернизации и последующего внедрения решение по прогнозированию. Единый формат прогноза на месяц вперед позволит распределять ресурсы аэропорта основываясь на всех прогнозируемых метриках, а ежедневная разбивка позволит включить элементы гибкости в управление аэропортом. Цель по повышению точности была достигнута не на всех сегментах, но на более чем половине из них модели машинного обучения показали результат лучше поставленного компанией порога. Для компании, после проведения всех шагов по внедрению моделей, их использование может значительно сократить операционные затраты, которые зависят от точности прогнозирования. Как было указано в работе, большая часть затрат у аэропортов приходится на операционные затраты. При развитии прогнозирования с помощью машинного обучения, введении в работу и дальнейшей настройке созданных моделей для получения наивысшей точности на всех рассматриваемых сегментах и метриках, аэропорт Пулково и его управляющая компания смогут улучшить свою операционную деятельность, снизить затраты и увеличить лояльность клиентов. 
В данной работе рассматривается возможность использования методов машинного обучения для улучшения прогнозирования авиационных метрик и повышения операционной эффективности аэропорта Пулково. В ходе работы были проанализированы существующие методы прогнозирования, выявлены недостатки и области развития, а также определены пути совершенствования процесса прогнозирования с помощью методов машинного обучения. В результате были разработаны модели прогнозирования, определены наилучшие по показателям эффективности и возможности сокращения операционных затрат на их результатах.