**Концепция:**

Целью этого хакатона является разработка прогнозной модели с использованием машинного обучения, которая сможет прогнозировать риск избыточных запасов для бизнеса. Избыточные запасы могут привести к финансовым потерям из-за затрат на хранение, устаревания и уценки. Прогнозируя риск избыточных запасов, предприятия могут оптимизировать свои стратегии управления запасами и сократить потери.

**Функции:**

1. **Сбор данных:**
 – сбор исторических данных о продажах, уровне запасов, структуре потребительского спроса и внешних факторах (например, сезонности, экономических условиях).

2. **Предварительная обработка данных:**
 – очистка и предварительная обработка данных, обработка пропущенных значений и выбросов.

3. **Проектирование функций**
 – создавайте соответствующие функции, такие как сроки выполнения заказов, точки повторного заказа и категории продуктов.

4. **Модель машинного обучения.**
 – Создайте прогнозную модель (например, регрессию, прогнозирование временных рядов) с использованием предварительно обработанных данных и функций.
 – Обучите модель для прогнозирования будущих уровней запасов. на основе исторических закономерностей.

5. **Пороговые значения риска:**
 — Определите пороговые значения риска, которые указывают, когда уровень запасов приближается к уровню излишков или превышает его.

6. **Оповещения и визуализация:**
 – когда модель прогнозирует высокий риск избыточных запасов, активируйте оповещения или уведомления для менеджеров по запасам.
 – Предоставляйте визуализации (диаграммы, графики), показывающие прогнозируемые значения. уровни запасов и тенденции риска с течением времени.

**Пример сценария:**

В качестве примера рассмотрим розничный магазин одежды. В магазине есть исторические данные о продажах, запасах и различных факторах, таких как погода и маркетинговые кампании.

– Используя эти данные, модель машинного обучения может прогнозировать будущие продажи и уровни запасов для каждой категории одежды.
– Если модель прогнозирует рост продаж из-за предстоящей праздничной распродажи, но уровень запасов низкий, она может указывают на риск возникновения излишков запасов после продажи.
- Затем система может отправить предупреждение менеджерам по запасам, предлагая такие действия, как корректировка графика повторных заказов или предложение целевых рекламных акций для устранения излишних запасов.

**Общая диаграмма:**

```
[Исторические данные] → [Предварительная обработка данных] → [Разработка функций]
|
v
[Модель машинного обучения]
|
v
[Прогнозирование избыточных запасов]
|
v
[Пороги риска и генерация предупреждений] → [Управление запасами]
|
v
[ Визуализация]
```

Эта диаграмма иллюстрирует переход от исторических данных к прогнозированию рисков запасов и генерации предупреждений, что в конечном итоге приводит к принятию оптимизированных решений по управлению запасами.