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Descrição do curso
Prever a demanda por produtos com precisão permite que uma empresa se antecipe ao mercado. Ao entender o que influencia a demanda, você consegue orientar melhor os comportamentos em torno dos seus produtos. Este curso apresenta o processo de prever a demanda de produtos usando R. Você vai aprender a identificar os principais fatores da demanda, analisar efeitos sazonais e prever a demanda em uma hierarquia de produtos a partir de um exemplo real. Ao final, você será capaz de prever a demanda de vários produtos em diferentes regiões de um estado dos EUA. Em seguida, você vai consolidar essas previsões em várias regiões do mesmo estado para formar um sistema completo de previsão hierárquica.
Pré-requisitos
Programa de estudos
Descrição do curso
1
Prevendo Demanda com Séries Temporais
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.
- Carregando dados em um objeto xts50 XP
- Importando dados100 XP
- Plotando / visualizando dados100 XP
- Séries temporais ARIMA 10150 XP
- Função auto.arima()100 XP
- Interpretar auto.arima50 XP
- Previsão e Avaliação50 XP
- Função forecast100 XP
- Calculando MAPE e MAE100 XP
- Visualizando a previsão100 XP
- Intervalos de confiança para a previsão100 XP
2
Componentes da Demanda
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.
3
Combinando Regressão com Séries Temporais
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.
4
Previsão Hierárquica
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.
R
Previsão de Demanda de Produtos em R
Curso
concluído
