or
Latihan ini merupakan bagian dari kursus
Untuk peramalan, pemodelan deret waktu adalah tempat yang tepat untuk mulai! Anda perlu meramalkan nilai permintaan penjualan di masa depan dan pendekatan dasar yang baik adalah model ARIMA. Di bab ini Anda akan mempelajari cara menerapkan model ARIMA dengan cepat dan memperoleh ramalan awal yang baik untuk permintaan produk di masa depan.
Teori ekonomi banyak membahas tentang memprediksi nilai permintaan. Jelas, faktor eksternal seperti harga, musiman, dan waktu promosi akan memengaruhi beberapa aspek permintaan produk. Di bab ini Anda akan mempelajari dasar-dasar model elastisitas harga dan cara memasukkan faktor musiman serta waktu promosi ke dalam ramalan permintaan produk kita.
Model deret waktu dan regresi harga tidak harus dipandang sebagai pendekatan yang terpisah untuk peramalan permintaan produk. Keduanya dapat dikombinasikan! Di bab ini Anda akan mempelajari dua cara "menggabungkan" informasi yang diperoleh dari kedua pendekatan pemodelan tersebut—transfer function dan penggabungan ramalan (forecast ensembling).
Sampai titik ini, semuanya membahas pembuatan model individual untuk meramalkan permintaan produk. Namun, kita belum memanfaatkan fakta bahwa semua produk tersebut membentuk hierarki penjualan. Produk membentuk wilayah dan wilayah membentuk negara bagian. Bagaimana kita memastikan bahwa ramalan kita selaras dengan benar naik dan turun dalam hierarki? Di bab ini Anda akan mempelajari peramalan hierarkis dan cara menggunakannya untuk keuntungan Anda dalam meramalkan permintaan produk.
Latihan Saat Ini