хотел бы в перспективе создать отчет который с максимальной долей вероятностью будет показывать сколько денег поступит завтра.
Для начало хочу выяснить зависимости:
Контрагент,Отсрочка по договору,номенклатура закупки, месяц закупки (так как лекарства сезонность имеют),статистика прошлых оплат,сумма платежа.
И попытаться выянить веса влияния этих показателей. если увижу что веса минимальные забыть эту идею если нет продолжить работу.

Подскажите пожалуста с чего начать? что почитать? готовые бесплатные инструменты уже есть чтобы хотябы зависимость глянуть

я уже который год хочу освоить АнализДанных

(1) в 1с она довольно примитивно, хотя я и юзал поиск ассоциаций

(0) также мысля есть вбивать финансовые показатели контрагентов, в открытых источниках это есть, из них можно попытасться понять что с его дебеторкой и кредиторкой какая тенденция итд

может феймворки есть?

(0) BI

Поднимаю тему ещё актуально

Это называется кредитные рейтинги.

Думаю, что начать нужно тупо с платежного календаря. Все остальное нереально.
Статистика прошлых оплат — это бред.
Сезонность продаж — это вообще речь про прогноз продаж, на основании которого уже планируются деньги.

скоринг

(8) хорошо хотябы веса глянуть чтобы понять что всё остальное бред и успокоиться?

(10) Какие веса?
Вот клиент тебе в прошлый раз вовремя оплатил покупку на 100 рублей, потому что деньги были.
Купит ли он еще раз на 100 рублей?
Оплатит ли вовремя?
Да хрен его знает.

(0) если есть отсрочка, то еще можно планировать сколько в какой день поступит д/с. Но эту информацию можно узнать у менеджера, который вначале недели составляет план прихода д/с от своих клиентов.

А так по практике заметил, что клиенты которые работают с отсрочкой делятся на:
- платят даже раньше назначенного срока. Как правило это их позиция и они стараются ее придерживаться либо у них все хорошо и они себе это могут позвонить.
- платят в сроки, +/- день. Тоже можно проанализировать прошлые его платежи
- платят всегда с задержкой. Такая жизненная позиция или дела не очень хорошо идут
- платят всегда проблемно, часто висят долги и по долгу

может это чем то поможет. Но однозначной зависимости и точного планирования составить не выйдет. Если вы, конечно, не монополист на рынке и точно знаете как обстоят дела у ваших клиентов

Самое простое для выявления зависимости для прикидки - это использовать в Excel "Анализ данных"... там есть инструмент построения регрессии.  он также покажет корреляцию.

Если будет какая то связь то можно будет это переносить на 1с.

надо осваивать предмет Эконометрика

(11) клиенты боле менее постоянные, поэтому предпологаю возможно предскозать его поведение на основании статистики прошлого, возможно срок оплаты зависит не только от клиента, но и от того какой товар он и когда покупал, например у клиента отсрочка такаета  покупает осенью противовирусный препарат то на основании оплат клиента А и на основании того что это противовирусный да и осенью (в сезон) и предоставленой отсрочки он оплатит в такой то срок

Вот эти самые зависимости их веса в разных разрезах для начала хотелось бы выяснить, на основании выясненого уже смотреть как это использовать

(15) Сколько примерно плановых поступлений денег в месяц? Количество документов.

(8) +100500

если у тебя объем данных для построения зависимостей несколько десятков, то это полная ерунда. а вот если ты планируешь анализировать объем данных как, например, у сотового оператора по поступлениям, то очень даже реально.

(15) как уже сказали максимум платежный календарь, на основании кредитного рейтинга ты можешь только подкрасить не благонадежных. Ну или даже при каком-то "отрицательном рейтинге" исключать их платежи.

По итогу ты конечно можешь получаемые суммы множить на какие-то вычисленные тобой коэффициенты, но это все равно будет очень далеко от реалий.

Заплатит или не заплатит надо выяснять до того как начал работать с контрагентом. :) И оставлять только тех, кто заплатит и с кого в случае чего можно отсудить.

(0) Займись прогнозом спортлото. Не разбрасывайся.

Как уже сказали - платежный календарь: в накладной фиксируем дату оплаты и строим график предстоящих платежей. Всё.
В клиента можно вбить параметр "обычная просрочка" - её добавлять к дате.

(0)в принципе, если ты решишь этот вопрос то может быть даже на нобелевку будешь претендовать :)

(16) 1928 платежек с начала года по поступлению по реализации

(23) Проще и надежнее вручную колотить.

(19) мне не заплатит не заплатит, мне необходимо знать какая сумма поступит завтра ,после завтра с определенной долей вероятности

(24) как вручную? необходимо же понять от чего оплата не облата (вероятность) будет зависеть