🏪 ธุรกิจและร้านค้า

Retail Demand Forecasting

พยากรณ์ยอดขายและแนะนำจำนวนสินค้าที่ควรสั่งเพิ่ม

5 คะแนนแอปเทพ
ยังไม่มีสมาชิกให้ดาว ❤️ 0 ถูกใจในกลุ่ม
คะแนนแอปเทพ5เต็ม 100
ถูกใจในกลุ่ม0ครั้ง
หมวด🏪ธุรกิจและร้านค้า

ผลงานนี้ทำอะไรได้

พยากรณ์ความต้องการสินค้าในธุรกิจค้าปลีกด้วย Machine Learning แล้วนำผลมาคำนวณปริมาณสินค้าที่ควรสั่งเพิ่ม ช่วยผู้ดูแลสินค้าคงคลังวางแผนรับมือสินค้าค้างเกินความต้องการและสินค้าหมดจนเสียโอกาสขาย

เจ้าของผลงานเล่าไว้แบบนี้

https://retail-demand-forecasting-np7geakwxeutzqwh57r3hb.streamlit.app/ # 📦 Retail Demand Forecasting & Inventory Optimization > ระบบ Machine Learning แบบ End-to-End สำหรับพยากรณ์ความต้องการสินค้าในธุรกิจค้าปลีก และนำผลการพยากรณ์มาช่วยแนะนำปริมาณสินค้าที่ควรสั่งซื้อ **Python • Machine Learning • Time Series • FastAPI • Streamlit • SQL • Docker • GitHub Actions** ![Python](https://img.shields.io/badge/Python-3.12-blue) ![scikit-learn](https://img.shields.io/badge/scikit--learn-ML-orange) ![FastAPI](https://img.shields.io/badge/FastAPI-API-green) ![Streamlit](https://img.shields.io/badge/Streamlit-Dashboard-red) ![Docker](https://img.shields.io/badge/Docker-Ready-blue) ![CI](https://img.shields.io/badge/CI-GitHub%20Actions-black) --- ## 🎯 เกี่ยวกับโปรเจกต์ ธุรกิจค้าปลีกต้องบริหารสินค้าคงคลังให้สมดุลระหว่างสองปัญหาหลัก - 📦 **Overstock** — มีสินค้ามากเกินไป ทำให้ต้นทุนการจัดเก็บสูง - ⚠️ **Stockout** — สินค้าหมด ทำให้เสียโอกาสในการขาย โปรเจกต์นี้พัฒนาระบบ **Machine Learning แบบ End-to-End** เพื่อพยากรณ์ยอดขายสินค้าในอนาคต และนำผลการพยากรณ์มาคำนวณปริมาณสินค้าที่ควรสั่งเพิ่ม Pipeline หลักของระบบ: ```text Raw Data ↓ Data Validation ↓ Data Processing ↓ Feature Engineering ↓ Model Training ↓ Time-Series Backtesting ↓ Model Evaluation ↓ Demand Forecast ↓ Inventory Optimization ↓ FastAPI ↓ Streamlit Dashboard ↓ Model Monitoring ``` โปรเจกต์นี้สร้างขึ้นเพื่อแสดงทักษะด้าน **Data Science • Machine Learning • Time Series • ML Engineering • API • SQL • Docker • CI/CD** --- # ✨ ความสามารถของระบบ - 📊 Exploratory D

โดย KonchawanJS · ดูโพสต์ต้นทาง

ให้คะแนนผลงานนี้

ต้องเข้าสู่ระบบก่อนถึงให้คะแนนได้ เข้าสู่ระบบหรือสมัครฟรี

ผลงานอื่นในหมวด ธุรกิจและร้านค้า

คำถามที่พบบ่อยเกี่ยวกับ Retail Demand Forecasting

Retail Demand Forecasting ทำอะไรได้

พยากรณ์ความต้องการสินค้าในธุรกิจค้าปลีกด้วย Machine Learning แล้วนำผลมาคำนวณปริมาณสินค้าที่ควรสั่งเพิ่ม ช่วยผู้ดูแลสินค้าคงคลังวางแผนรับมือสินค้าค้างเกินความต้องการและสินค้าหมดจนเสียโอกาสขาย

ใครเป็นคนสร้าง Retail Demand Forecasting

KonchawanJS เป็นผู้สร้าง Retail Demand Forecasting ผลงานหมวดธุรกิจและร้านค้า เว็บแอปเทพให้เครดิตเจ้าของผลงานและมีลิงก์กลับไปยังต้นทางทุกรายการ

Retail Demand Forecasting ยังเปิดใช้งานได้อยู่ไหม

ตรวจล่าสุดเมื่อ 27 ก.ย. 2569 เปิดไม่ขึ้น รายการนี้จึงถูกลดคะแนนอัตโนมัติ

คะแนน 5 จาก 100 ของ Retail Demand Forecasting คิดจากอะไร

คะแนนเต็ม 100 คิดจาก 4 ส่วน คือ เว็บยังเปิดใช้งานได้จริง 40 คะแนน (ลิงก์ตายเหลือ 5) คุณภาพเว็บจากการสแกนอัตโนมัติสูงสุด 20 คะแนน (ใช้บนมือถือได้ 5 โหลดเร็วสูงสุด 7 มีคำอธิบายเว็บ 4 มีภาษาไทย 4 รวมคะแนนบรรณาธิการ) ความนิยมในชุมชนต้นทางสูงสุด 20 คะแนน คิดแบบลดหลั่นตามจำนวน reactions และคะแนนดาวจากสมาชิกเว็บสูงสุด 20 คะแนน (ดาวเฉลี่ยคูณ 4)

เป็นเจ้าของผลงานนี้และอยากแก้ข้อมูลหรือนำออก แจ้งเราได้ที่นี่