डिमांड फोरकास्टिंग: हमारी बिक्री के इतिहास पर आधारित एमएल मॉडल

हम एक ट्रेडिंग कंपनी हैं जिसके पास अपना खुद का गोदाम है, और अब तक खरीद और उत्पादन योजना कुछ अनुभवी प्रबंधकों की अंतर्दृष्टि और कई एक्सेल स्प्रेडशीट पर आधारित है। यह दृष्टिकोण हमें लगातार पैसे खर्च करवा रहा है: या तो हम धीमी गति से चलने वाले सामानों का स्टॉक करते हैं और गोदाम में कार्यशील पूंजी को फ्रीज करते हैं, या पीक ऑर्डर के समय हमें लोकप्रिय वस्तुओं की कमी होती है और हम राजस्व खो देते हैं। हम 'आंख से' योजना बनाने से डेटा-आधारित समाधानों की ओर बढ़ना चाहते हैं और बिक्री और मांग की भविष्यवाणी के लिए मशीन लर्निंग मॉडल बनाने के लिए एक विशेषज्ञ की तलाश कर रहे हैं, जो हमारे पास पहले से जमा किए गए इतिहास पर आधारित हो। हम लगभग तीन से चार वर्षों की दैनिक और साप्ताहिक बिक्री प्रदान करने के लिए तैयार हैं, SKU, स्टोर, और चैनल के संदर्भ में, साथ ही पिछले प्रचार, मूल्य परिवर्तनों, और कमी के समय का कैलेंडर।

कार्य का सार एक समय श्रृंखला मॉडल है जो आने वाले हफ्तों और महीनों के लिए व्यक्तिगत उत्पादों और उत्पाद समूहों के स्तर पर मांग की भविष्यवाणी करता है। इसे निश्चित रूप से मौसमीता (हमारे पास स्पष्ट वार्षिक और साप्ताहिक चक्र हैं), छुट्टियों, और प्रचार और छूट के प्रभाव को ध्यान में रखना चाहिए: एक नासमझ मॉडल जो मार्केटिंग अभियानों की अनदेखी करता है, हमारे लिए बेकार है। हम ईमानदार डेटा पूर्व-प्रसंस्करण और सफाई, विशेषता इंजीनियरिंग, कई दृष्टिकोणों की तुलना, और सटीकता मैट्रिक्स - MAPE, MAE, और पूर्वाग्रह - के साथ स्पष्ट मूल्यांकन की अपेक्षा करते हैं, ताकि हम समझ सकें कि भविष्यवाणी पर भरोसा किया जा सकता है और कहां मानव नियंत्रण की अभी भी आवश्यकता है। परिणामों का संक्षिप्त विवरण सरल व्यावसायिक भाषा में हमारे लिए कोड की तरह ही महत्वपूर्ण है।

भविष्यवाणी का हर महीने वास्तव में उपयोग किया जा सकता है, यह भी समान रूप से महत्वपूर्ण है, बिना निरंतर डेटा वैज्ञानिक की भागीदारी के। हमें ताजा बिक्री आंकड़े अपलोड करने और एक अद्यतन भविष्यवाणी प्राप्त करने के लिए एक सरल दोहराने योग्य तरीका चाहिए - एक स्क्रिप्ट या हल्का इंटरफेस जिसे हमारा अपना विश्लेषक चला सके, एक्सेल में खोलने के लिए एक प्रारूप में निर्यात के साथ या हमारी योजना प्रक्रिया में फीड कर सके। पसंदीदा स्टैक पायथन है। कृपया हमें उन समान भविष्यवाणी परियोजनाओं के बारे में बताएं जो आपने की हैं, आप मौसमीता और प्रचार के साथ कैसे संपर्क करते हैं, और ऐसी डेटा पर क्या वास्तविक सटीकता की अपेक्षा की जा सकती है।

— SKU, स्टोर, और चैनलों के अनुसार 3-4 वर्षों का बिक्री इतिहास
— मौसमीता, छुट्टियों, और प्रचार के प्रभाव का स्पष्ट लेखा-जोखा
— श्रेणी के अनुसार सटीकता मैट्रिक्स (MAPE, MAE, पूर्वाग्रह)
— हमारे विश्लेषक के लिए मासिक पुनः प्रशिक्षण उपलब्ध
— साफ, प्रलेखित पायथन कोड और व्यवसाय के लिए स्पष्ट सारांश