Prevedrò le tue vendite o domanda usando il machine learning
AI, Data Science, Deployment su Cloud
Selezionato da Fiverr Pro
Chris Collins selezionato dal team Fiverr Pro per la sua esperienza.
Selezionato per
Data science e ML
Informazioni su questo servizio
Vetted Pro
Previsioni fatte male creano stockout, sovraccarico di magazzino e obiettivi di fatturato mancati. Previsioni fatte bene ti permettono di pianificare, acquistare e gestire con sicurezza. Costruisco previsioni su cui puoi effettivamente operare.
Sono un data scientist con oltre 10 anni di esperienza, incluso lavoro di previsione in una startup logistica (Head of Data Science) e in Glovo. Uso ciò che funziona per i tuoi dati: ARIMA e ETS per serie brevi e pulite, XGBoost e LightGBM per problemi multivariati, LSTMs dove realmente aiutano.
Cosa ottieni:
- Previsioni puntuali con intervalli di confidenza (non solo una linea su un grafico)
- Backtesting sui dati di hold-out per conoscere il reale tasso di errore
- Importanza delle feature che mostra cosa realmente guida la domanda
- Codice pulito e documentato
- Retraining programmato opzionale e dashboard di monitoraggio
Usi tipici: pianificazione della domanda al dettaglio, inventario, staffing, e-commerce, pianificazione della capacità di marketplace, previsione del MRR degli abbonamenti.
Prima di ordinare, invia un messaggio rapido con la forma dei tuoi dati (quante serie, lunghezza della storia, granularità) così posso confermare il pacchetto giusto.
Expertise:
Apprendimento delle funzioni
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Analisi predittiva
Linguaggio di programmazione:
Python
•
Amazon SageMaker
Framework:
Scikit-learn
•
keras
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PyTorch
•
Panda
API:
Amazon Rekognition
Strumenti:
tensorflow
•
MLflow
•
Amazon SageMaker
Il mio portfolio
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FAQ
Traduzione automatica.
Di quanto storico ho bisogno?
Ideale sono più di 12 mesi. Posso lavorare con meno, ma la precisione diminuisce; te lo dirò onestamente prima di ordinare.
Puoi prevedere più prodotti/luoghi contemporaneamente?
Sì — la previsione gerarchica e multi-serie è il mio pacchetto Standard e Premium.
Includi fattori esterni (meteo, promozioni, eventi)?
Sì, se puoi fornirli. Creerò feature dai dati che fornisci.
Quale precisione posso aspettarmi?
Varia a seconda della serie. Per domanda stabile nel retail, un MAPE del 5–15% è comune; per prodotti nuovi volatili, 20–40%. Riporto numeri di backtest reali, non speranzosi.
Puoi mettere in produzione questo come sistema live?
Sì — questo è il pacchetto Premium, che include retraining e monitoraggio.
