Documentação do Projeto de Previsão de Demanda

Visão Geral

Este projeto implementa um modelo de previsão de demanda usando a técnica SARIMA (Seasonal AutoRegressive Integrated Moving Average). O objetivo é prever a demanda futura de produtos com base em dados históricos de vendas, levando em consideração tendências e sazonalidade.

Requisitos

Para executar este projeto, você precisará das seguintes bibliotecas Python:

• pandas
• numpy
• statsmodels
• matplotlib
• pmdarima

Você pode instalar estas bibliotecas usando pip:

pip install pandas numpy statsmodels matplotlib pmdarima

Estrutura do Projeto

O projeto consiste em um único script Python com as seguintes funções principais:

1. carregar_dados(): Gera dados sintéticos de vendas.
2. preparar_dados(df): Prepara os dados para modelagem.
3. encontrar_parametros_sarima(dados): Encontra os melhores parâmetros para o modelo SARIMA.
4. treinar_modelo(dados, order, seasonal_order): Treina o modelo SARIMA.
5. fazer_previsoes(modelo, passos): Faz previsões futuras.
6. visualizar_resultados(dados, previsao): Visualiza os resultados.
7. main(): Função principal que orquestra todo o processo.

Detalhes das Funções

carregar_dados()

Esta função gera dados sintéticos de vendas diárias com sazonalidade. Em um cenário real, você substituiria esta função por uma que carrega seus dados reais.

preparar_dados(df)

Agrupa os dados em frequência mensal. Isso é útil para reduzir o ruído nos dados e capturar tendências de longo prazo.

encontrar_parametros_sarima(dados)

Utiliza a função auto_arima da biblioteca pmdarima para encontrar automaticamente os melhores parâmetros para o modelo SARIMA. Isso elimina a necessidade de ajuste manual dos parâmetros.

treinar_modelo(dados, order, seasonal_order)

Treina o modelo SARIMA usando os parâmetros ótimos encontrados pela função anterior.

fazer_previsoes(modelo, passos)

Realiza previsões para os próximos períodos especificados.

visualizar_resultados(dados, previsao)

Cria um gráfico mostrando os dados históricos e as previsões futuras.

Como Usar

1. Certifique-se de que todas as bibliotecas necessárias estão instaladas.
2. Substitua a função carregar_dados() para ler seus próprios dados de vendas.
3. Execute o script Python.
4. O script irá:
   • Carregar e preparar os dados
   • Encontrar os melhores parâmetros para o modelo SARIMA
   • Treinar o modelo
   • Fazer previsões para os próximos 12 meses
   • Visualizar os resultados

Considerações Adicionais

• Qualidade dos Dados: A precisão do modelo depende fortemente da qualidade e quantidade dos dados históricos. Certifique-se de que seus dados são confiáveis e cobrem um período suficientemente longo.

• Sazonalidade: O modelo SARIMA é particularmente útil para dados com padrões sazonais. Se seus dados não apresentarem sazonalidade, você pode considerar usar um modelo ARIMA simples.

• Validação do Modelo: Considere implementar técnicas de validação cruzada para avaliar a performance do modelo em dados não vistos.

• Atualização do Modelo: É recomendável reajustar o modelo periodicamente à medida que novos dados se tornam disponíveis.

• Fatores Externos: O modelo atual não leva em consideração fatores externos que podem afetar a demanda (como campanhas de marketing, eventos econômicos, etc.). Para uma previsão mais precisa, você pode considerar incluir estas variáveis exógenas no modelo.

Conclusão

Este projeto fornece uma base sólida para previsão de demanda usando técnicas de séries temporais. Adapte-o conforme necessário para atender às necessidades específicas do seu negócio ou caso de uso.