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Prerequisiti prima di caricare il set di dati
Per generare correttamente una previsione, assicurati che il set di dati sia conforme a quanto segue.
Almeno un product_id ha una cronologia delle vendite di almeno quattro volte l'orizzonte temporale di previsione fornito nel set di dati outbound_order_line. Ad esempio, se l'orizzonte temporale di previsione è di 26 settimane, il requisito minimo di dati dell'ordine è 26*4 = 104 settimane.
Product_ID nell'entità dati del prodotto non deve contenere dati incompleti (stringa nulla o vuota) o duplicati.
Tutte le colonne aggiuntive selezionate per la granularità nella configurazione di previsione (che sono condizionatamente obbligatorie ') non contengono dati incompleti (stringa nulla o vuota).
L'ID della colonna in tutte le entità di dati (ad esempio, product_id, site_id, ship_from_site_id) non contiene caratteri speciali, come asterisco (*) e virgolette doppie (» «).
L'order_date non contiene una data non valida. Ad esempio, il 29/02/2023, ovvero il 29 febbraio 2023, è valido solo in un anno bisestile.
Per migliorare l'accuratezza delle previsioni, Demand Planning consiglia vivamente quanto segue.
Carica da due a tre anni di cronologia degli ordini in uscita come input per generare una previsione accurata. Questa durata consente ai modelli previsionali di registrare i cicli aziendali e garantire una previsione più solida e affidabile.
Per una maggiore precisione delle previsioni, si consiglia inoltre di includere attributi del prodotto come brand, color, product_group_id, product_introduction_day e discontinue_day nell'entità dei dati del prodotto.
Puoi fornire informazioni aggiuntive sui fattori della domanda tramite l'entità dati supplementary_time_series. Nota, sono supportati solo i valori numerici.
Fornisci una mappatura alternativa del prodotto quando hai prodotti simili o una versione precedente di un nuovo prodotto.
Rimuovi qualsiasi evento non ricorrente o occasionale, ad esempio COVID prima di caricare i dati storici sulle vendite.
