Ich werde Verkaufs- und Nachfrageprognosen mit Python-Zeitreihen erstellen

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

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

Was ich anbiete: Datenbereinigung und explorative Analyse; Diagnosen und Stationaritätstests für Zeitreihen; Prognosen mit SARIMAX, LightGBM und saisonalen Modellen; Backtesting und Modellvalidierung; Genauigkeitsmetriken wie MAPE; Konfidenzintervalle, wo es sinnvoll ist; Multi-Serien-Prognosen für Produkte, Filialen oder Regionen; klare, geschäftsreife Berichte und Dashboards.

Warum mit mir zusammenarbeiten?

In einem aktuellen Projekt habe ich eine Demand-Forecasting-Pipeline für über 3000 Filial-Abteilungs-Paare aufgebaut und eine Median-MAPE von 12,6% erreicht. Mit meinem Statistik-Hintergrund prüfe ich Annahmen gründlich, vergleiche passende Ansätze und berichte ehrlich, auch wenn etwas nicht funktioniert hat.

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

Bevor du bestellst, lass uns sprechen: Schick mir eine kurze Beschreibung deiner Daten, des Zeitraums, der Serienanzahl und des Prognoseziels. Ich prüfe den Umfang und schlage einen passenden Ansatz vor.