Ik bouw een ai vraagvoorspellingsmodel voor jouw domein

1. Scope & Hypothese

• Doelen bepalen: Stel de voorspellingstermijn in (bijvoorbeeld 30 dagen op SKU-niveau) en de doelstellingen (bijvoorbeeld minder stockouts).
• Data controleren: Controleer de diepte, kwaliteit en hiaten van historische verkoop- en voorraadgegevens.
• Hypotheses testen: Verifieer seizoensgebonden trends en bevestig of promoties of weerstatistieken de vraag beïnvloeden.
• Baselines instellen: Stel een eenvoudige statistische benchmark in om de ML-prestaties te meten.

2. Data voorbereiding

• Inzicht krijgen: Profiel schema's, identificeer dataverhoudingen en voer Exploratory Data Analysis (EDA) uit.
• Schoonmaken: Missende timestamps invullen, anomalieën in de supply chain gladstrijken en formaten standaardiseren.
• Feature engineering: Maak lag-variabelen, rollende gemiddelden, kalendervlaggen en prijs/promotie-signalen.

3. Modellering & testen

• Training: Benchmarken van statistische (Prophet), boomgebaseerde (XGBoost/LightGBM) en deep learning (LSTM) modellen.
• Keuze: Beoordeel trainingssnelheden en systeembronnen efficiëntie.
• Validatie: Voer tijdreeks cross-validatie uit om hyperparameters af te stemmen zonder toekomstige data te lekken.
• Testen: Score het uiteindelijke model op een onzichtbare holdout set met foutmaten zoals WAPE en MAPE.

Dit module pakket [Geen deployment/integratie]