تنبؤ المبيعات لمتجر تجزئة و تحليل الطلبات المسبقة

1. تحميل وتحليل بيانات المبيعات التاريخية

يتعامل مع بيانات تحتوي على تواريخ وكمية المبيعات، ويمكن أن تشمل مناطق، فئات، وعوامل أخرى.

2. تنظيف البيانات ومعالجتها

تحويل التواريخ، إزالة القيم الناقصة، إنشاء ميزات زمنية مثل "اليوم من الأسبوع"، "الشهر"، و"هل هو عطلة؟"

3. تحليل استكشافي بصري

يعرض اتجاهات المبيعات الموسمية والسنوية، والفرق بين المناطق والفئات.

4. تدريب نموذج Prophet

يقوم ببناء نموذج تنبؤ يأخذ في الاعتبار الاتجاهات والمواسم والعطلات والعوامل الخارجية.

5. تحسين النموذج (Tuning)

باستخدام Grid Search لتجربة أفضل الإعدادات وزيادة دقة التوقعات.

6. تقييم الأداء

باستخدام مقاييس مثل RMSE، MAE، MAPE لتحديد دقة النموذج.

7. رسم البواقي (Residual Analysis)

التأكد من عدم وجود أنماط غير متوقعة في أخطاء التنبؤ.

8. واجهة تفاعلية باستخدام Streamlit

يمكن للمستخدم رفع ملف جديد والحصول على التنبؤ، ومراقبة الأداء، وتنزيل النتائج.

9. مراقبة النموذج والكشف عن التراجع (Drift Detection)

تنبيهات إذا انخفضت الدقة، وتسجيل أداء النموذج على مدار الوقت.

10. حلقة تغذية راجعة (Feedback Loop)

يمكن للمستخدم رفع البيانات الفعلية الجديدة، وتدريب النموذج عليها لتحسين الأداء المستقبلي.

يساعد الشركات على تقدير الطلب المستقبلي بدقة

يدعم اتخاذ قرارات ذكية بشأن المخزون والتسويق والتخطيط

يقلل من الخسائر بسبب التنبؤ غير الدقيق

يمكن تطويره ليعمل في الزمن الحقيقي أو بنظام دفعات