Introdução:
No mundo acelerado e competitivo do varejo, a previsão precisa de vendas é crucial para a tomada de decisões eficazes e a otimização das operações. Este artigo aborda o desenvolvimento de um aplicativo de previsão de vendas para a Corporation Favorita, um importante varejista de alimentos com sede no Equador. Aproveitando o poder da ciência de dados e da análise de séries temporais, esse aplicativo oferece aos usuários a capacidade de prever as vendas de milhares de itens em diferentes lojas da Favorita. Exploraremos as principais etapas envolvidas na criação do aplicativo, incluindo o pré-processamento de dados, a integração de modelos e o design da interface do usuário.
1. Preparando o ambiente:
O processo de desenvolvimento começa com a configuração do ambiente e das dependências necessárias. Utilizamos bibliotecas como Pandas, Streamlit, Numpy, Matplotlib, Pickle, Sklearn e PIL para lidar com a manipulação de dados, criação de aplicativos, visualizações e integração de modelos.
2. Carregando modelos e componentes treinados:
Para fazer previsões precisas, o aplicativo carrega modelos de aprendizado de máquina pré-treinados e seus componentes associados. Esses componentes incluem imputadores numéricos e categóricos, codificadores, escaladores e o modelo de previsão selecionado. Os modelos treinados são armazenados como objetos decapados para facilitar a integração com o aplicativo.
3. Criando a interface do usuário:
A interface do usuário (UI) do aplicativo foi projetada usando Streamlit, uma biblioteca Python interativa e fácil de usar para criar aplicativos da Web. A UI inclui vários elementos, como controles deslizantes, menus suspensos, campos de entrada e botões, proporcionando uma experiência intuitiva para os usuários inserirem dados relevantes e obterem previsões de vendas.
4. Pré-processamento de dados:
Ao receber as entradas do usuário, o aplicativo executa etapas de pré-processamento de dados para garantir a compatibilidade com os modelos treinados. Os dados de entrada são transformados para corresponder ao formato usado durante o treinamento do modelo. As variáveis categóricas são codificadas, os valores ausentes são imputados e as colunas numéricas são dimensionadas usando as mesmas técnicas aplicadas durante o desenvolvimento do modelo inicial.
5. Previsão de vendas:
Depois que os dados de entrada são pré-processados, eles são inseridos no modelo de previsão treinado. O modelo prevê as vendas com base nas entradas fornecidas, levando em conta padrões e tendências históricas. O aplicativo exibe o valor de vendas previsto para o usuário, permitindo que ele tome decisões informadas e planeje suas operações adequadamente.
6. Visualização de resultados:
Além do valor de vendas previsto, o aplicativo pode fornecer visualizações para melhorar a compreensão do usuário. Essas visualizações podem incluir gráficos de tendências, gráficos de comparação ou outros gráficos relevantes para mostrar padrões e flutuações de vendas. As representações visuais podem ajudar a identificar possíveis percepções e oportunidades para análise posterior.
Conclusão:
O Aplicativo de previsão de vendas para a Favorita Grocery Stores demonstra o poder da ciência de dados e do aprendizado de máquina na otimização das operações de varejo. Ao aproveitar dados históricos e empregar técnicas robustas de análise de séries temporais, o aplicativo permite que os usuários façam previsões de vendas precisas para diferentes produtos e locais de lojas. A interface fácil de usar e a integração perfeita de modelos treinados fornecem uma plataforma acessível para que os tomadores de decisão planejem o estoque, otimizem as promoções e melhorem o desempenho geral dos negócios.
O senhor pode visitar e usar o aplicativo com este link
E o meu Git para os códigos-fonte
Não posso terminar sem agradecer ao Sydney:
Como equipe, trabalhamos de forma colaborativa e compartilhamos nossos pontos fortes e conhecimentos individuais para concluir este projeto. Gostaria de expressar minha gratidão aos membros da minha equipe.
Gideon Dadzie
Williams George
Fredrick Boateng e:
Efobi Godwin – por sua dedicação, trabalho árduo e contribuição para o sucesso deste projeto.