Ik voorspel je ecommerce-verkopen en vraag met geavanceerde analytics
Financieel Data Scientist, Generative Ai, Financieel Ingenieur
Over deze dienst
Heb je ooit naar je historische verkoop- of gebruiksgegevens gekeken en je afgevraagd Hoe ziet de volgende maand eruit? of Hoeveel voorraad heb ik over drie maanden nodig? Voorspellingen zijn krachtig, maar alleen als de modellen goed zijn opgebouwd.
Ik ben een data scientist die bedrijven heeft geholpen om vraag te voorspellen, voorraad te optimaliseren en seizoensinvloeden en anomalieën te anticiperen met tools zoals ARIMA, Prophet, LSTM en meer. Ik combineer grondige preprocessing + feature engineering + modelvergelijking om voorspellingen te leveren die je kunt vertrouwen.
Stel je voor dat je vol vertrouwen je budget plant, voorraadtekorten voorkomt, kosten voor overstock bespaart of weet wanneer de vraag zal toenemen. Met schone data, meerdere geteste modellen en visuele dashboards zie je niet alleen wat er gebeurt, maar waarom dingen gebeuren, zodat je slimmere zakelijke keuzes kunt maken.
Laten we beginnen. Kies het pakket dat bij jouw behoeften past, of stuur me een berichtje als jouw situatie bijzonder is. Ik lever een forecast, visuals en een plan waarop je kunt handelen. Bestel nu en haal de onzekerheid uit je planning.
Mijn portfolio
Veelgestelde vragen
Automatische vertaling
Welke gegevens moet ik verstrekken?
Je hebt historische data nodig met een timestamp (dagelijks/wekelijks/maandelijks etc.), bij voorkeur schoon, maar ik kan de data schoonmaken indien nodig. Meer data = beter. Laat me weten welke variabelen je hebt (verkoop, promoties, feestdagen, etc.).
Welke forecasting modellen gebruik je en hoe kies je?
Ik vergelijk meestal statistische modellen (ARIMA, SARIMA, Exponential Smoothing), tijdreeks tools zoals Prophet, en soms ML / deep learning (LSTM etc.) afhankelijk van de hoeveelheid data en complexiteit. De keuze wordt bepaald door nauwkeurigheid, interpretatie en hoe goed het model aansluit bij jouw bedrijfsbehoeften.
Hoe nauwkeurig zal de forecast zijn?
Ik kan geen perfecte nauwkeurigheid beloven (niemand kan dat), maar ik streef ernaar om foutmetingen zoals MAE, RMSE, MAPE etc. te minimaliseren. De nauwkeurigheid hangt af van de data kwaliteit, hoeveel vorige periodes je hebt, het aantal beïnvloedende variabelen en hoe ver je vooruit forecast.

