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Pré-requisitos antes de fazer o upload do seu conjunto de dados
Para gerar uma previsão com sucesso, certifique-se de que seu conjunto de dados esteja de acordo com o seguinte.
Pelo menos um product_id tem um histórico de vendas de pelo menos quatro vezes o horizonte temporal previsto fornecido no conjunto de dados outbound_order_line. Por exemplo, se o horizonte temporal de previsão for 26 semanas, o requisito mínimo de dados do pedido será 26*4 = 104 semanas.
O ID do produto na entidade de dados do produto não deve conter dados incompletos (sequência de caracteres nula ou vazia) ou duplicados.
Todas as colunas adicionais selecionadas para granularidade na configuração de previsão (que são condicionalmente obrigatórias ') não contêm dados incompletos (sequência de caracteres nula ou vazia).
O ID da coluna em todas as entidades de dados (por exemplo, product_id, site_id, ship_from_site_id) não contém caracteres especiais, como asterisco (*) e aspas duplas (” “).
A order_date não contém uma data inválida. Por exemplo, 29/02/2023, ou seja, 29 de fevereiro de 2023, só é válido em um ano bissexto.
Para melhorar a precisão da previsão, o Planejamento de Demanda recomenda enfaticamente o seguinte.
Faça upload de dois a três anos do histórico da linha de pedidos de saída como entrada para gerar uma previsão precisa. Essa duração permite que os modelos de previsão capturem seus ciclos de negócios e garantam uma previsão mais robusta e confiável.
Para melhorar a precisão da previsão, também é recomendável incluir atributos do produto, como marca, cor, product_group_id, product_introduction_day e discontinue_day na entidade de dados do produto.
Você pode fornecer informações adicionais sobre os fatores de demanda por meio da entidade de dados supplementary_time_series. Observe que somente valores numéricos são suportados.
Você fornece um mapeamento alternativo do produto quando tem produtos similares ou uma versão anterior de um novo produto.
Remova qualquer evento não recorrente ou único, como COVID antes de fazer o upload dos dados históricos de vendas.
