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Ich werde ein Prognosemodell für Nachfrage und Bestandsoptimierung erstellen
Maßgeschneiderte ML-Modelle für Nachfrageprognose und Bestandsoptimierung erstellen
Quantitativer Data Scientist & Physik-Doktor mit Spezialisierung auf Zeitreihenprognosen, Nachfragemodellierung und Bestandsentscheidungsmaschinen. Ich helfe Unternehmen, komplexe Daten in umsetzbare,...
Über diesen Service
Dieses Gig schließt die Lücke zwischen rohen statistischen Vorhersagen und echtem Geschäftscashflow. Statt generischer Diagramme liefert es eine End-to-End-Prognosepipeline und eine Entscheidungsmaschine, die den Kunden genau sagt, was und wann nachbestellt werden soll.
Kernkonzept & Positionierung
- Das Problem, das es löst: Vermeidet teure Stockouts bei Hochgeschwindigkeitsartikeln und verhindert, dass überschüssiges Betriebskapital in totes Lager gebunden wird.
- Die Methodik: Testet mehrere Zeitreihenmodelle (LightGBM, ARIMA, Exponentielle Glättung und Basismodelle) für Produktlinien, um zu beweisen, welche Methode die höchste Genauigkeit vor der Bestellung liefert.
- Das Ergebnis: Ein reibungsloses Setup, das klare Excel-Berichte sowie ein interaktives Streamlit-Webdashboard für Szenariomodellierung (Lieferzeiten, Sicherheitsbestand und Nachbestellpunkte) ausgibt, ohne dass eine Kundendatenbank gewartet werden muss.
Sende mir eine Probe deiner historischen Verkaufsdaten, und ich werde eine erste Prüfung durchführen, um zu beweisen, wie viel wir deine Prognosegenauigkeit verbessern können, bevor du eine Bestellung aufgibst.
Expertise:
Feature-Lernen
•
Entscheidungsbäume
•
Prädiktive Analyse
Programmiersprache:
Python
Frameworks:
scikit-learn
•
Panda
Tools:
Jupyter-Notizbuch
Mein Portfolio
FAQ
Automatische Übersetzung
Warum testest du mehrere Modelle?
Kein einzelnes Modell gewinnt bei allen Produkten. Einfache oder saisonale SKUs schneiden oft mit statistischen Modellen wie ARIMA oder Holt-Winters am besten ab, während komplexe, multi-kategorische Linien von LightGBM-Maschinenlernen profitieren. Durch Backtesting verschiedener Ansätze an deinen historischen Daten beweise ich mathematisch, welches am besten funktioniert.
Welche Daten muss ich bereitstellen, um zu starten?
Ein einfaches historische Verkaufs- und Bestandsdaten-Set (für Bestandsmodellierung) mit mindestens den letzten 18 Monaten im CSV- oder Excel-Format, das Datum, Produkt/SKU-ID und verkaufte Menge enthält. Werbekalender wären ein Bonus.
Kann ich deine Methodik testen, bevor ich mich für ein vollständiges Projekt entscheide?
Ja. Das Basic-Paket dient als risikoärmere Prognosegenauigkeitsprüfung. Du kannst eine Probe deiner historischen Daten schicken, und ich werde 3–4 Modelle backtesten, um zu beweisen, wie viel Genauigkeit im Vergleich zu deinem aktuellen Stand erreicht werden kann, bevor wir auf dein gesamtes Sortiment skalieren.
