Capstone Project: Predicting Safety Stock

Aperçu

Titre :

Projet de fin d'études :

Prédiction du Stock de Sécurité

Description :

Plongez dans le monde fascinant de l'analyse prédictive avec notre cours sur la Prédiction du Stock de Sécurité. Axé sur le domaine dynamique de la vente de chaussures s'étendant sur de multiples magasins à travers trois continents, ce cours offre aux participants une exploration approfondie de la prévision de l'utilisation des produits et du calcul des niveaux optimaux de stock de sécurité.

Commencez par une analyse complète des données de séries temporelles, les participants s'engageront à identifier des motifs, des perspectives et des distinctions uniques dans les données en regroupant et en comparant les performances des produits à divers emplacements. En exploitant le puissant modèle saisonnier autoregressif intégré à moyenne mobile (SARIMA), les participants apprendront à prévoir les ventes futures avec un haut degré de précision.

Le cours guide méticuleusement à travers l'évaluation de la viabilité du modèle en utilisant des statistiques telles que le p-score et affine les hyper-paramètres du modèle pour atteindre une performance prédictive supérieure et une signification statistique. Culminant avec l'application de ces prévisions pour déterminer les besoins mensuels en stock de sécurité, le cours permet aux apprenants d'appliquer ces insights, en utilisant des formules spécifiques qui intègrent les délais de livraison.

Offert par Coursera, ce cours est une ressource inestimable pour les professionnels et les passionnés dans les secteurs de l'Intelligence Artificielle, de l'Analyse de Données, de pandas, de la Gestion de la Chaîne d'Approvisionnement et de la Gestion des Inventaires, cherchant à améliorer leurs capacités d'analyse prédictive.

Université :

Fournisseur :

Coursera

Catégories :

Cours d'Intelligence Artificielle, Cours d'Analyse de Données, Cours pandas, Cours de Gestion de la Chaîne d'Approvisionnement, Cours de Gestion des Inventaires

Enseigné par

Rajvir Dua and Neelesh Tiruviluamala

Sujets