Door categorieën bladeren
Ontdekken
Fiverr Pro
Nederlands
$
USD
Ik bouw een vraagvoorspellings- en voorraadoptimalisatiemodel
Maak aangepaste ML-modellen voor vraagvoorspelling en voorraadoptimalisatie
Quantitative Data Scientist & Ph.D. in Natuurkunde, gespecialiseerd in tijdreeksvoorspelling, vraagmodellering en voorraadbeslissingsmachines. Ik help bedrijven complexe data omzetten in bruikbare, om...
Over deze dienst
Deze dienst overbrugt de kloof tussen ruwe statistische voorspellingen en de daadwerkelijke cashflow van een bedrijf. In plaats van generieke grafieken te leveren, biedt het een end-to-end voorspellingsproces en beslissingsmotor die klanten precies vertelt wat en wanneer ze moeten bijbestellen.
Kernconcept & positionering
- Het probleem dat het oplost: Kostbare stockouts bij snel bewegende artikelen voorkomen en voorkomen dat overtollig werkkapitaal vastzit in dode voorraad.
- De methodologie: Test meerdere tijdreeksmodellen (LightGBM, ARIMA, Exponentiële Smoothing en basismodellen) op verschillende productlijnen om te bewijzen welke methode de hoogste nauwkeurigheid oplevert voordat bestellingen worden geplaatst.
- Het resultaat: Een naadloze setup die duidelijke Excel-rapporten produceert naast een interactieve Streamlit webdashboard voor scenario-analyse (doorlooptijden, veiligheidsvoorraad en herbestelpunt), zonder dat er databaseonderhoud aan de klantzijde nodig is.
Stuur me een voorbeeld van je historische verkoopgegevens, en ik voer een voorlopige audit uit om te bewijzen hoeveel we je forecast nauwkeurigheid kunnen verbeteren voordat je een bestelling plaatst.
Programmeertaal:
Python
Frameworks:
Scikit-learn
•
Panda
Tools:
Jupyter-notitieboek
Mijn portfolio
Veelgestelde vragen
Automatische vertaling
Waarom test je meerdere modellen?
Geen enkel model wint bij elk product. Simpele of seizoensgebonden SKUs presteren vaak het beste met statistische modellen zoals ARIMA of Holt-Winters, terwijl complexe, multi-categorie lijnen profiteren van LightGBM machine learning. Door meerdere benaderingen te backtesten op je historische data, bewijs ik mathematisch welke het beste werkt.
Welke data moet ik aanleveren om te beginnen?
Een eenvoudige dataset met historische sales en voorraad (voor voorraadmodellering) die minimaal 18 maanden teruggaat, in CSV- of Excel-formaat, met Datum, Product/SKU ID en Verkochte Hoeveelheid. Promotiekalenders zijn een pluspunt.
Kan ik je methodologie testen voordat ik een volledig project aanneem?
Ja. Het Basic pakket dient als een lagere risicovolle Forecast Accuracy Audit. Je kunt een voorbeeld van je historische data sturen, en ik backtest 3-4 modellen om te bewijzen hoeveel nauwkeurigheid je kunt winnen ten opzichte van je huidige baseline voordat je opschaalt naar je volledige catalogus.
