La prévision des ventes joue un rôle crucial dans la planification des entreprises, aidant les organisations à estimer la demande future, à gérer les stocks et à optimiser les stratégies marketing. Des prévisions précises permettent aux entreprises de prendre des décisions éclairées et d'améliorer l'efficacité opérationnelle globale. Les méthodes de prévision traditionnelles s'appuient principalement sur des tendances historiques et une analyse manuelle, ce qui peut ne pas gérer efficacement de grands ensembles de données ou des modèles de marché complexes. Ce projet présente un système de prévision des ventes alimenté par l'IA qui utilise des algorithmes d'apprentissage automatique pour analyser les données de ventes historiques et prédire les tendances de ventes futures. Le système collecte et traite des données liées aux ventes telles que les détails des produits, la date d'achat, les modèles saisonniers et le comportement des clients. Le système proposé suit plusieurs étapes, notamment la collecte de données, le prétraitement des données, l'ingénierie des fonctionnalités, l'entraînement du modèle, l'évaluation et la prédiction. Le modèle entraîné identifie des modèles cachés et des relations au sein de l'ensemble de données, permettant aux entreprises de prévoir les ventes plus efficacement. Dans l'ensemble, l'approche alimentée par l'IA augmente la précision de la prévision et soutient la prise de décision basée sur les données dans les organisations modernes.
M et al. (Mon,) ont étudié cette question.