Prevedo vendite e domanda usando python time series

Hai difficoltà a prevedere con precisione la domanda su più prodotti o location?

Aiuto le aziende a prevedere vendite e domanda usando modelli di serie temporali basati su Python, così puoi pianificare inventario e operazioni con maggiore sicurezza invece di affidarti al caso.

Ciò che offro: Pulizia dei dati e analisi esplorativa; diagnosi delle serie temporali e test di stazionarietà; previsione con SARIMAX, LightGBM e modelli stagionali; backtesting e validazione dei modelli; metriche di accuratezza come MAPE; intervalli di confidenza dove necessario; previsione multi-serie su prodotti, negozi o regioni; report e dashboard chiari e pronti per il business.

Perché lavorare con me?

In un progetto recente, ho costruito una pipeline di previsione della domanda che copriva oltre 3.000 coppie negozio-reparto, raggiungendo un 12,6% di MAPE mediano. Con un background in statistica, verifico rigorosamente le assunzioni, confronto approcci appropriati e riporto onestamente anche ciò che non ha funzionato.

Strumenti: Python (statsmodels, LightGBM, pmdarima), SQL e Streamlit.

Parliamone prima di ordinare: Mandami una breve descrizione dei tuoi dati, periodo di tempo, numero di serie e obiettivo di previsione. Valuterò l'ambito e suggerirò l'approccio più adatto.