Prévision des ventes par forecasting
Construit un modèle de forecasting des ventes avec comparaison de méthodes, scénarios et intervalles de confiance.
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Je veux construire un modèle de prévision des ventes pour [PRODUIT/CATEGORIE] avec l'historique suivant : [PERIODE_HISTORIQUE] de données de [FREQUENCE] (quotidien / hebdomadaire / mensuel). Caractéristiques des données : - Tendance observée : [TENDANCE] (croissante / stable / déclinante) - Saisonnalité : [SAISONNALITE] (ex : pics en décembre, creux en août) - Événements exceptionnels à intégrer : [EVENEMENTS] (ex : COVID, promotions, lancements) - Variables exogènes disponibles : [VARIABLES_EXTERNES] (ex : dépenses publicitaires, prix concurrents, météo) Horizon de prévision : [HORIZON] (ex : 3 mois, 12 mois) Niveau de granularité : [GRANULARITE] (global, par produit, par région) Construit le modèle de forecasting : 1. Décompose la série temporelle (tendance, saisonnalité, résidus) 2. Compare les modèles : moyenne mobile, ARIMA, SARIMA, Prophet, et si pertinent : XGBoost 3. Sélectionne le meilleur modèle selon RMSE, MAE, MAPE sur données de validation 4. Intègre les variables exogènes dans le modèle retenu 5. Génère les prévisions avec intervalles de confiance à 80% et 95% 6. Propose 3 scénarios : pessimiste, central, optimiste avec hypothèses 7. Définis une routine de mise à jour et de monitoring du modèle Fournis le code Python (Prophet / statsmodels / sklearn).
Pourquoi ce prompt fonctionne
Ce prompt est efficace car il compare systématiquement plusieurs méthodes de prévision et génère trois scénarios, approche essentielle pour une planification robuste face à l'incertitude.
Cas d'usage
Résultat attendu
Comparaison de modèles de forecasting, prévisions avec intervalles de confiance, 3 scénarios et code Python.
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