Problème
Vous voulez savoir si vos chiffres de vente sont en passe d’atteindre l’objectif fixé ce mois-ci, ou si vous devez commander des stocks supplémentaires en raison d’une augmentation de la demande.
Comment construire un modèle de prévision précis et robuste à la saisonnalité et aux tendances ?
Solution
Nos modèles de prévision sont entraînés sur vos données historiques et actualisées afin de les mettre à jour de manière dynamique pour refléter les changements de tendance et de saisonnalité.
Les modèles peuvent être construits directement sur des données brutes de séries chronologiques, ou utiliser l’apprentissage automatique pour intégrer des caractéristiques supplémentaires. Nous mettons en place des mesures et des tableaux de bord pour vous aider à surveiller la précision et la volatilité des prévisions dans le temps et à comprendre la caractéristique qui a le plus d’influence sur les prévisions.
Données d'entrée
Série temporelle à prévoir
Données statiques ou séries chronologiques à inclure dans le modèle.
Livrables
- un modèle de prévision qui entraîne et prédit automatiquement un certain nombre de pas de temps donnés.
- le déploiement du modèle sur votre propre serveur sur site ou hébergé sur l’architecture en nuage.
- mise en place de tableaux de bord permettant aux parties prenantes de suivre la prévision dans le temps et d’évaluer les performances du modèle et l’importance des caractéristiques.
Bénéfices
Le modèle élimine les énigmes de la définition des objectifs et de la prévision de la demande, vous permettant de comprendre objectivement les performances de votre entreprise et de planifier en conséquence.
