In this course, we'll make predictions on product usage and calculate optimal safety stock storage. We'll start with a time series of shoe sales across multiple stores on three different continents. To begin, we'll look for unique insights and other interesting things we can find in the data by performing groupings and comparing products within each store. Then, we'll use a seasonal autoregressive integrated moving average (SARIMA) model to make predictions on future sales. In addition to making predictions, we'll analyze the provided statistics (such as p-score) to judge the viability of using the SARIMA model to make predictions. Then, we'll tune the hyper-parameters of the model to garner better results and higher statistical significance. Finally, we'll make predictions on safety stock by looking to the data for monthly usage predictions and calculating safety stock from the formula involving lead times.
Este curso forma parte de Programa especializado: Machine Learning for Supply Chains
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Inglés (English)
Qué aprenderás
Calcualte safety stock using SARIMA predictions combined with manipulaitng lead times.
Habilidades que obtendrás
- Machine Learning
- SARIMA modeling
- timeseries
- demand prediction
- Safety Stock
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Programa - Qué aprenderás en este curso
4 horas para completar
Exploratory Data Analysis Using Pandas and Groupby
4 horas para completar
4 videos (Total 6 minutos)
3 horas para completar
Demand Predictions Using SARIMA
3 horas para completar
2 videos (Total 2 minutos), 1 lectura, 1 cuestionario
3 horas para completar
Calculating Safety Stock
3 horas para completar
2 videos (Total 2 minutos)
Acerca de Programa especializado: Machine Learning for Supply Chains
Preguntas Frecuentes
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