Vou construir um modelo de previsão de demanda com IA para seu domínio

1. Definição de escopo & Hipóteses

• Definir Objetivos: Estabeleça o horizonte de previsão (por exemplo, nível SKU de 30 dias) e métricas alvo (por exemplo, reduzir rupturas de estoque).
• Auditar Dados: Verifique a profundidade, qualidade e lacunas nos registros históricos de vendas e inventário.
• Testar Hipóteses: Verifique tendências sazonais e confirme se promoções ou clima afetam estatisticamente a demanda.
• Estabelecer Baselines: Crie uma referência estatística simples para medir o desempenho do ML.

2. Preparação de Dados

• Compreensão: Perfil de esquemas, identifique relacionamentos de dados e realize Análise Exploratória de Dados (EDA).
• Limpeza: Impute timestamps ausentes, suavize anomalias na cadeia de suprimentos e padronize formatos.
• Engenharia de Features: Crie variáveis de atraso, médias móveis, sinais de calendário e sinais de preço/promoção.

3. Modelagem & Testes

• Treinamento: Avalie modelos estatísticos (Prophet), baseados em árvores (XGBoost/LightGBM) e de deep learning (LSTM).
• Seleção: Avalie velocidades de treinamento e eficiência de recursos do sistema.
• Validação: Execute validação cruzada de séries temporais para ajustar hiperparâmetros sem vazar dados futuros.
• Teste: Avalie o modelo final em um conjunto de validação não visto usando métricas de erro como WAPE e MAPE.

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