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AI410: Prognose von Verkäufen und Optimierung der Lagerhaltung mit Machine Learning

Training: Künstliche Intelligenz

Teilnehmende erhalten eine praxisnahe Einführung in Zeitreihenanalyse und Machine Learning zur Prognose von Verkaufszahlen. Vermittelt wird die Analyse von Retail-Daten mit Python, statsmodels und scikit-learn. Behandelt werden die Optimierung der Lagerhaltung mittels Bootstrapping, Prognosemodelle zur Bestandsplanung sowie praxisnahe Übungen zur Umsetzung.

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Agenda:

Motivation, Aufbereitung der Daten und explorative Datenanalyse in Pandas und Matplotlib

Grundlagen der Zeitreihenanalyse mit statsmodels
- Autokorrelation
- ARMA-Modelle
- Regression
- Trends
- Stationarität
- Prognoseerstellung
- Prognoseevaluation

ML-Prognosen mit scikit-learn
- Regularisierung
- Random Forests etc.

Mit Hilfe von Bootstrapping Prognoseintervalle kalkulieren und die Lagerhaltung und Bestellungen optimieren

Abschlussdiskussion

Ziele:

Grundlagen der Zeitreihenanalyse verstehen, Modelle für Verkaufsprognosen entwickeln, Lagerhaltung und Bestellungen optimieren können.

Zielgruppe:

Entwickler
IT-Fachkräfte

Voraussetzungen:

Um dem Lerntempo und den Inhalten des Trainings AI410 Prognose von Verkäufen und Optimierung der Lagerhaltung mit Machine Learning gut folgen zu können, empfehlen wir vorab die Teilnahme an folgenden Kursen:

Alternativ sind Vorkenntnisse aus folgenden Bereichen nötig:

Grundlagen der Python-Programmierung
Datenextraktion und Datenaufbereitung
Machine Learning

Beschreibung:

Die Teilnehmer des Workshops AI410 Prognose von Verkäufen und Optimierung der Lagerhaltung mit Machine Learning lernen, wie sie Modelle der Zeitreihenanalyse und des maschinellen Lernens in Python nutzen können, um Verkäufe zu prognostizieren. Konkret wird ein Dataset analysiert, um Verkäufe verschiedener Produkte im Einzelhandel zu analysieren und zu prognostizieren.

Mit Hilfe der entwickelten Modelle können Sie berechnen, wie viele Produkte ein Unternehmen auf Lager haben sollte und die Anzahl der Bestellungen optimieren. Der Kurs deckt eine breite Palette von Themen ab, darunter die Grundlagen der Zeitreihenanalyse mit statsmodels, ML-Prognosen mit scikit-learn und die Optimierung der Lagerhaltung durch Bootstrapping.

Beachten Sie auch das inhaltlich verwandte Modul AI412 Zeitreihenanalysen für Finanzdaten mit Machine Learning.