Corso
Previsione della domanda di prodotto in R
IntermedioLivello di competenza
Aggiornato 11/2022
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Prerequisiti
Case Study: Analyzing City Time Series Data in R1
Prevedere la domanda con le serie temporali
Quando si parla di previsione, la modellazione di serie temporali è un ottimo punto di partenza! Devi stimare i valori futuri della domanda di vendita e un buon approccio di base sono i modelli ARIMA. In questo capitolo imparerai a implementare rapidamente modelli ARIMA e a ottenere buone previsioni iniziali della domanda futura dei prodotti.
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Componenti della domanda
La teoria economica ha molto da dire sulla previsione della domanda. Ovviamente, fattori esterni come prezzo, stagionalità e tempistiche delle promozioni influenzano alcuni aspetti della domanda di prodotto. In questo capitolo imparerai le basi dei modelli di elasticità del prezzo e come incorporare i fattori di stagionalità e di calendario delle promozioni nelle nostre previsioni della domanda di prodotto.
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Integrare regressione e serie temporali
I modelli di serie temporali e le regressioni sui prezzi non devono essere considerati approcci separati alla previsione della domanda di prodotto. Si possono combinare! In questo capitolo imparerai due modi per “combinare” le informazioni ricavate da entrambi gli approcci di modellazione: funzioni di trasferimento ed ensembling delle previsioni.
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Previsioni gerarchiche
Finora ci siamo occupati di creare modelli individuali per prevedere la domanda di prodotto. Tuttavia, non abbiamo ancora sfruttato il fatto che tutti questi prodotti costituiscono una gerarchia di vendita. I prodotti compongono le regioni e le regioni compongono gli stati. Come possiamo assicurarci che le nostre previsioni siano coerenti lungo tutta la gerarchia, dal basso verso l’alto e viceversa? In questo capitolo imparerai le previsioni gerarchiche e come usarle a tuo vantaggio nella previsione della domanda di prodotto.
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