Ik maak een vraagvoorspellingsmodel, Power BI voorraad dashboard
Data omzetten in duidelijkheid, inzichten en resultaten
Over deze dienst
Het uitverkocht raken tijdens een vraagpiek of zitten op voorraad die niet verkoopt, kost je geld en spreadsheets kunnen je niet vertellen wat er als volgende komt.
Als je voorraad handmatig bijhoudt en beslissingen neemt op basis van gevoel, bind je of kapitaal in overtollige voorraad of verlies je verkopen door lege schappen.
Ik bouw de forecasting modellen en dashboards die je die zichtbaarheid geven, zonder de kosten of complexiteit van enterprise software.
Wat je krijgt:
Een vraagvoorspellingsmodel gebaseerd op je historische verkoopgegevens met Python en statistische methoden, zodat je kunt zien wat waarschijnlijk als volgende verkoopt
Een interactieve Power BI-dashboard dat in één oogopslag voorraadniveaus, omloopsnelheden en herbestelpunten toont
Schoon, georganiseerd data. Ik verzorg de SQL queries en Excel cleanup die nodig zijn om je ruwe data bruikbaar te maken
Een live dashboard dat je kunt blijven gebruiken en vernieuwen met nieuwe data, geen eenmalige PDF
Tools: SQL | Power BI | Python | Excel
Ik kan werken met waar je data momenteel ligt, dus je hoeft geen systemen te wisselen voor betere forecasting.
Perfect voor: kleine ondernemers, e-commerce verkopers en retailers die data-gedreven voorraadbeslissingen willen zonder een team in te huren.
Mijn portfolio
Andere Data science en ML diensten die ik aanbied
Veelgestelde vragen
Automatische vertaling
In welk formaat moet mijn data zijn?
Excel, CSV of een SQL-export werken prima — ik maak het schoon en structureer het als onderdeel van het project. Als je data verspreid is over meerdere bestanden of systemen, laat het me vooraf weten zodat we dat in de scope kunnen opnemen.
Mijn historische data is rommelig of beslaat slechts een paar maanden. Werkt de forecast dan nog?
Ik kan werken met beperkte of onvolledige data, maar de nauwkeurigheid van de forecast verbetert aanzienlijk met minstens 6-12 maanden consistente verkoopgeschiedenis. Bij minder data of onregelmatige registratie wees ik je eerlijk op het vertrouwen dat je in de forecast kunt stellen, in plaats van het als meer precies voor te stellen dan het is.
Werkt dit voor mijn specifieke branche?
De aanpak (vraagpatronen voorspellen, voorraadomloopsnelheid bijhouden, herbestelpunt markeren) geldt voor de meeste productgerichte MKB-bedrijven, retail, e-commerce, distributie, lichte productie. Als je bedrijf een ongebruikelijke seizoensgebondenheid of supply-beperkingen heeft, vermeld dat dan vooraf zodat het model daarop kan worden aangepast.
Wat als ik na de bevalling nog wijzigingen wil?
Elk pakket bevat revisierondes zoals hierboven vermeld. Daarnaast neem ik graag extra revisies of voortdurende updates op als een aparte, kleinere opdracht.
Kan ik het dashboard daarna zelf gebruiken, of heb ik jou nodig voor elke update?
Je ontvangt het Power BI-dashboardbestand en kunt het zelf verversen zodra je weet hoe je nieuwe data moet invoegen. Ik voeg basisinstructies toe, en Premium bevat een walkthrough call. Als je het liever niet zelf onderhoudt, kunnen voortdurende maandelijkse updates apart worden geregeld.
