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Vou construir um modelo de previsão de demanda e otimização de estoque
Construa modelos de aprendizado de máquina personalizados para previsão de demanda e otimização de estoque
Cientista de Dados Quantitativo e Ph.D. em Física, especializado em previsão de séries temporais, modelagem de demanda e motores de decisão de estoque. Ajudo empresas a transformar dados complexos em ...
Sobre este Serviço
Este serviço conecta a previsão estatística bruta ao fluxo de caixa real do negócio. Em vez de entregar gráficos genéricos, fornece uma cadeia de previsão completa e um motor de decisão que diz exatamente o que e quando reordenar.
Conceito principal e posicionamento
- O problema que resolve: Elimina faltas de estoque caras em itens de alta rotatividade e evita que capital de giro fique preso em estoque morto.
- A metodologia: Testa múltiplos modelos de séries temporais (LightGBM, ARIMA, Suavização Exponencial e linhas de base) em diferentes linhas de produto para provar qual método oferece maior precisão antes de fazer pedidos de compra.
- O entregável: Uma configuração sem atritos que gera relatórios claros em Excel junto com um painel web interativo no Streamlit para modelagem de cenários (tempos de entrega, estoque de segurança e pontos de reorder), sem necessidade de manutenção de banco de dados pelo cliente.
Envie uma amostra dos seus dados históricos de vendas e farei uma auditoria preliminar para mostrar quanto podemos melhorar a precisão da sua previsão antes de você fazer um pedido.
Linguagem de programação:
Python
Frameworks:
Scikit-learn
•
Panda
Ferramentas:
caderno Jupyter
Meu portfólio
Perguntas frequentes
Tradução automática
Por que você testa múltiplos modelos?
Nenhum modelo único vence em todos os produtos. SKUs simples ou sazonais costumam ter melhor desempenho com modelos estatísticos como ARIMA ou Holt-Winters, enquanto linhas complexas e multi-categoria se beneficiam do aprendizado de máquina com LightGBM. Ao testar várias abordagens com seus dados históricos, eu comprovo matematicamente qual delas funciona melhor.
Que dados preciso fornecer para começar?
Um conjunto de dados simples de vendas e estoque históricos (para modelagem de estoque) abrangendo pelo menos os últimos 18 meses, em formato CSV ou Excel, contendo Data, ID do Produto/SKU e Quantidade Vendida. Calendários promocionais seriam um diferencial.
Posso testar sua metodologia antes de me comprometer com um projeto completo?
Sim. O pacote Básico funciona como uma auditoria de precisão de previsão de baixo risco. Você pode enviar uma amostra dos seus dados históricos, e eu farei backtests com 3-4 modelos para mostrar quanto de precisão pode ser ganho em relação à sua linha de base atual antes de expandir para todo o catálogo.
