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Pronosticaré la demanda y optimizaré inventario usando python
Consultor en optimización y ciencia de decisiones
Ayudo a equipos industriales a convertir datos y restricciones operativas en decisiones prácticas. Mi formación combina ingeniería industrial, investigación de operaciones y ciencias de la computación...
Acerca de este Servicio
¿Falta de stock, exceso de inventario o demanda incierta que inmoviliza capital?
Transformo datos históricos de ventas o demanda en pronósticos validados y decisiones prácticas de inventario.
Puedo ofrecer:
Análisis de calidad de datos y patrones de demanda
Detección de tendencia, estacionalidad, intermitencia y valores atípicos
Modelos estadísticos, series temporales, regresión y aprendizaje automático
Pruebas retrospectivas con MAE, RMSE y MAPE
Gráficos de pronóstico e intervalos de confianza
Recomendaciones de stock de seguridad, puntos de reorden, EOQ y nivel de servicio cuando los datos lo permitan
Escenarios de demanda, tiempo de entrega y nivel de servicio
Dependiendo del paquete, puedes recibir visualizaciones, código Python documentado, recomendaciones de inventario, comparaciones de escenarios y un informe técnico.
Trabajo con Python, SQL, Excel, Jupyter Notebook, Statsmodels y scikit-learn. Mi formación combina Ingeniería Industrial, Investigación de Operaciones, Ciencias de la Computación, aprendizaje automático y soporte a decisiones industriales.
La calidad del pronóstico depende de los datos. Informo claramente sobre supuestos, limitaciones y resultados de validación.
Por favor, contacta conmigo antes de ordenar para confirmar el número de SKUs, estructura de datos, alcance y tiempo de entrega.
Solo para uso legítimo en negocios e investigación.
FAQ
Traducción automática
¿Debo comunicarme con usted antes de realizar el pedido?
Sí. Por favor, envía una muestra de tus datos, número de SKUs, horizonte de pronóstico, frecuencia de datos y objetivo comercial. Confirmaré el paquete, alcance y tiempo de entrega adecuados.
¿Qué datos necesitas?
Como mínimo, necesito fechas históricas y cantidades de ventas o demanda. Para recomendaciones de inventario, también son útiles los tiempos de entrega, stock actual, costos de pedido, costos de mantenimiento y niveles de servicio objetivo.
¿Cuánta data histórica se necesita?
Depende de la frecuencia de datos y patrón de demanda. Más historia generalmente mejora el análisis de estacionalidad y validación. Envía una muestra antes de ordenar y evaluaré si los datos disponibles son suficientes.
¿Puedes garantizar la precisión de la previsión?
Ningún analista responsable puede garantizar precisión futura. Comparo modelos adecuados, uso backtesting, reporto métricas de error y explico claramente incertidumbre, supuestos, limitaciones y problemas de calidad de datos.
¿Qué se considera un SKU?
Un SKU significa un producto, ítem, material o serie de demanda distinto. En diferentes ubicaciones, pueden contar como series separadas cuando los pronósticos deben hacerse de forma independiente.
¿El código fuente en Python está incluido?
El código fuente en Python documentado está incluido en los paquetes Standard y Premium. El paquete Basic proporciona el pronóstico, métricas de precisión, visualizaciones y resumen sin código fuente.
¿Qué se incluye en una revisión?
Una revisión cubre correcciones o ajustes razonables dentro del alcance acordado. Nuevos conjuntos de datos, SKUs adicionales, objetivos diferentes o cambios sustanciales en el modelo requieren una oferta adicional o personalizada.
