Ich erstelle Nachfrageprognose- und Bestandsplanungsmodelle in Python

Fehlbestände kosten dich Verkäufe. Überbestände kosten dich Geld. Die Lösung ist eine Nachfrageprognose, die an eine Lagerpolitik gebunden ist, nicht an eine Vermutung, die auf dem Spreadsheet vom letzten Monat basiert. 

Ich erstelle dir ein Python-Modell zur Nachfrageprognose mit Prophet und ARIMA, das nicht nur eine Grafik liefert. Es sagt dir genau, wann du nachbestellen musst, wie viel Pufferbestand du halten solltest und welche SKUs momentan gefährdet sind. 

Meine durchschnittlichen Modelle erreichen 5,62% MAPE und 0,925 R² bei echten Einzelhandelsdaten, was bedeutet, dass die Prognose 94% genau war!

WAS DU BEKOMMST:

• Nachfrageprognose mit Prophet und/oder ARIMA (bestes Modell für deine Daten)
• Genauigkeitsmetriken: MAPE, damit du weißt, wie zuverlässig die Prognose ist
• Vertrauensintervalle, nicht nur eine einzelne Schätzung
• Trend- und Saisonalitätszerlegung, um zu sehen, was deine Nachfrage antreibt
• Reorder Point (ROP): der genaue Lagerbestand, der eine neue Bestellung auslöst
• Sicherheitsbestand-Berechnung: Puffer, um Nachfrage-Spitzen abzufedern
• EOQ (Economic Order Quantity): optimale Bestellmenge zur Kostensenkung (Premium)
• Inventar-Aktionstabelle: SKU | Prognose | ROP | Sicherheitsbestand | Status | Aktion
• Voll funktionsfähiger Jupyter Notebook-Code
• Premium: Business-PDF-Bericht mit umsetzbaren Erkenntnissen

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