Учимся на практике: решаем реальные ML-задачки

Это наша регулярная рубрика #петпроект_MLinside и тут мы публикуем задачи из реальных проектов, чтобы лучше запомнить теорию. Плюс, упоминание об этом можно включить в портфолио, что определенно поможет вам на собеседованиях.

Пятая задача: прогнозирование спроса на товар

Что нужно сделать:
Узнать, сколько единиц товара будет продано завтра или на следующей неделе.

Как можно сделать:
▪️ Использовать признаки: история продаж, день недели, сезон, скидки, реклама;
▪️ Добавить лаги и скользящие средние;
▪️ Попробовать: Prophet, XGBoost, ARIMA.

Данные можно взять на Kaggle: https://www.kaggle.com/c/store-sales-time-series-forecasting

Готовы попробовать? Делитесь своими результатами в комментариях.

Все посты этой рубрики можно посмотреть по тэгу: #петпроект_MLinside