78คะแนน
Paypers
จัดการใบเสร็จและเอกสารค่าใช้จ่ายด้วย AI
พยากรณ์ยอดขายและแนะนำจำนวนสินค้าที่ควรสั่งเพิ่ม
พยากรณ์ความต้องการสินค้าในธุรกิจค้าปลีกด้วย Machine Learning แล้วนำผลมาคำนวณปริมาณสินค้าที่ควรสั่งเพิ่ม ช่วยผู้ดูแลสินค้าคงคลังวางแผนรับมือสินค้าค้างเกินความต้องการและสินค้าหมดจนเสียโอกาสขาย
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**       --- ## 🎯 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
ต้องเข้าสู่ระบบก่อนถึงให้คะแนนได้ เข้าสู่ระบบหรือสมัครฟรี
78คะแนน
จัดการใบเสร็จและเอกสารค่าใช้จ่ายด้วย AI
71คะแนน
ช่วยค้นหางาน Remote 100% และงานที่สนับสนุน Visa
71คะแนน
สร้างใบเสนอราคาและเอกสารธุรกิจเป็น PDF
70คะแนน
รวมรายงาน Affiliate และสร้างวิดีโอพร้อมโพสต์อัตโนมัติ
69คะแนน
แสดงลูกสุนัขไซบีเรียนฮัสกี้พร้อมจองและจัดส่ง
69คะแนน
ขอใบเสนอราคา ChatGPT สำหรับองค์กรและสถานศึกษา
พยากรณ์ความต้องการสินค้าในธุรกิจค้าปลีกด้วย Machine Learning แล้วนำผลมาคำนวณปริมาณสินค้าที่ควรสั่งเพิ่ม ช่วยผู้ดูแลสินค้าคงคลังวางแผนรับมือสินค้าค้างเกินความต้องการและสินค้าหมดจนเสียโอกาสขาย
KonchawanJS เป็นผู้สร้าง Retail Demand Forecasting ผลงานหมวดธุรกิจและร้านค้า เว็บแอปเทพให้เครดิตเจ้าของผลงานและมีลิงก์กลับไปยังต้นทางทุกรายการ
ตรวจล่าสุดเมื่อ 27 ก.ย. 2569 เปิดไม่ขึ้น รายการนี้จึงถูกลดคะแนนอัตโนมัติ
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