Ich werde Nachfrage und Verkäufe mit Python-Zeitreihenmodellen vorhersagen

Hast du Schwierigkeiten, die Nachfrage bei mehreren Produkten oder Standorten genau vorherzusagen?

Ich helfe Unternehmen dabei, Nachfrage und Verkäufe mit Python-basierten Zeitreihenmodellen vorherzusagen, damit du Bestände mit Vertrauen planen kannst, statt auf Vermutungen zu setzen.

Was ich anbiete:

• Explorative Datenanalyse & Datenbereinigung
• Zeitreihenprognosen (SARIMAX, LightGBM, saisonale Modelle)
• Statistische Validierung, Stationaritätstests, Residuenanalyse
• Genauigkeitsmetriken (MAPE) mit Konfidenzintervallen
• Mehrserien-Prognosen im großen Stil (Produkt-, Laden- oder Regionsebene)
• Klare, geschäftsreife Berichte und Dashboards

Warum mit mir arbeiten:

Ich bin Statistik-Student mit praktischer, portfolio-geprüfter Erfahrung, inklusive eines Demand-Forecasting-Projekts mit über 3000 Store-Abteilungs-Paaren, das eine mediane MAPE von 12,6 % erreicht hat. Ich wähle nicht nur das beste Modell aus, sondern validiere Annahmen rigoros und berichte ehrlich, auch was nicht funktioniert hat.

Tools: Python (statsmodels, LightGBM, pmdarima), SQL, Streamlit.

Sende mir eine Nachricht mit einer kurzen Beschreibung deiner Daten (Zeitraum, Anzahl der Serien, Saisonalität). Ich antworte in der Regel innerhalb weniger Stunden und kläre den Umfang gern vor deiner Bestellung.