Costruirò un modello di previsione della domanda AI per il tuo settore

1. Definizione dell'ambito e ipotesi

• Definisci gli obiettivi: Imposta l'orizzonte di previsione (ad esempio, livello SKU di 30 giorni) e le metriche target (ad esempio, ridurre le rotture di stock).
• Verifica i dati: Controlla la profondità, la qualità e le lacune dei log di vendite e inventario storici.
• Testa le ipotesi: Verifica le tendenze stagionali e conferma se promozioni o condizioni meteorologiche influenzano statisticamente la domanda.
• Stabilisci le basi: Crea un benchmark statistico semplice per confrontare le prestazioni del ML.

2. Preparazione dei dati

• Comprensione: Profilo degli schemi, identificazione delle relazioni tra i dati e analisi esplorativa dei dati (EDA).
• Pulizia: Imputa i timestamp mancanti, elimina anomalie nella catena di approvvigionamento e standardizza i formati.
• Feature engineering: Crea variabili di ritardo, medie mobili, flag del calendario e segnali di prezzo/promozione.

3. Modellazione e test

• Training: Benchmark con modelli statistici (Prophet), basati su alberi (XGBoost/LightGBM) e deep learning (LSTM).
• Selezione: Valuta velocità di training ed efficienza delle risorse di sistema.
• Validazione: Esegui cross-validation su serie temporali per ottimizzare gli iperparametri senza leak di dati futuri.
• Test: Valuta il modello finale su un set di dati non visto usando metriche di errore come WAPE e MAPE.

Modulo in questa forma [Nessuna implementazione/integramento]