Previsão de Demanda de Produtos em R

Quando o assunto é previsão, modelagem de séries temporais é um ótimo ponto de partida! Você precisa projetar os valores futuros da demanda de vendas, e uma boa abordagem de base são os modelos ARIMA. Neste capítulo, você vai aprender a implementar rapidamente modelos ARIMA e obter boas previsões iniciais para a demanda futura de produtos.

A teoria econômica tem muito a dizer sobre a previsão de valores de demanda. Fatores externos como preço, sazonalidade e timing de promoções obviamente influenciam alguns aspectos da demanda por produtos. Neste capítulo, você vai aprender o básico sobre modelos de elasticidade-preço e como incorporar fatores de sazonalidade e timing de promoções às nossas previsões de demanda de produtos.

Modelos de séries temporais e regressões de preço não precisam ser encarados como abordagens separadas para previsão de demanda de produtos. Eles podem ser combinados! Neste capítulo, você vai aprender duas formas de “combinar” as informações obtidas em ambas as abordagens de modelagem — funções de transferência e ensembling de previsões.

Até aqui, trabalhamos com modelos individuais para prever a demanda de produtos. Porém, ainda não aproveitamos o fato de que todos esses produtos compõem uma hierarquia de vendas. Produtos formam regiões e regiões formam estados. Como garantir que as previsões se conciliem corretamente ao longo da hierarquia, de cima para baixo e vice-versa? Neste capítulo, você vai aprender sobre previsão hierárquica e como usá-la a seu favor na previsão de demanda de produtos.