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データセットをアップロードする前の前提条件
予測を正常に生成するには、データセットが以下に準拠していることを確認してください。
少なくとも 1 つの product_id に、 Outbound_order_line データセットで指定された予測期間の少なくとも 4 倍の販売履歴があります。例えば、予測期間が 26 週間の場合、最小注文データ要件は 26*4 = 104 週間です。
製品データエンティティの Product_id には、不完全なデータ (null または空の文字列) や重複を含めないでください。
予測設定 (条件付きで必須の「) で粒度用に選択された追加の列には、不完全なデータ (null または空の文字列) が含まれていません。
すべてのデータエンティティ (product_id、site_id、ship_from_site_id など) の列 ID には、アスタリスク (*) や二重引用符 (「」) などの特殊文字は含まれません。
order_date に無効な日付が含まれていません。例えば、2/29/2023、つまり 2023 年 2 月 29 日はうるう年でのみ有効です。
予測精度を向上させるために、Demand Planning では以下を強くお勧めします。
入力として 2～3 年間のアウトバウンド注文明細履歴をアップロードして、正確な予測を生成します。この期間を入力することで、予測モデルがビジネスサイクルをキャプチャでき、予測の確実性と信頼性が向上します。
予測精度を向上させるには、ブランド 、カラー 、 product_group_id 、 product_introduction_day、 discontinue_day などの製品属性を製品データエンティティに含めることもお勧めします。
supplementary_time_series データエンティティを使用して、追加の需要ドライバー情報を提供できます。数値のみがサポートされることに注意してください。
新製品に類似製品または以前のバージョンがある場合、代替製品マッピングを提供します。
履歴売上データをアップロードCOVIDする前に、 など、繰り返し発生しないイベントや 1 回限りのイベントを削除します。
