Привет, Булочка, ты когда-нибудь задумывалась, как бы точно определить, сколько выпечки нужно печь каждый день, чтобы ничего не выбрасывать и всегда было всё, что любят? Мне кажется, мы можем что-то простое придумать, чтобы это получилось.

Звучит как отличный план. Начнём с анализа данных о продажах за последние полгода, приведём их в порядок, а потом быстро построим линейную регрессию для прогноза спроса. Я соберу цифры, запущу модель, а потом подкрутим параметры, пока погрешность не упадёт до нескольких процентов. Готова начинать?

Отлично. Начнём с того, чтобы собрать данные о ежедневных продажах и посещаемости за последние 180 дней. Затем нужно учесть сезонные колебания – выходные, праздники и местные мероприятия. Как только у нас будет "чистая" временная последовательность, я запущу её в скользящую ARIMA-модель и проверим на основе 30-дневного периода удержания. Подготовь эти данные. Нужен окончательный результат. Начнём с выгрузки логов ежедневных продаж и посещаемости за последние 180 дней, а потом отметим все праздники и акции. Затем убери выбросы и заполни пропуски. Когда это будет сделано, я запущу скользящую ARIMA и настрою её, чтобы минимизировать MAE на 30-дневном периоде удержания. Будем повторять, пока ошибка прогнозирования не упадёт ниже 5%. Поехали.

Конечно, дай знать, когда будешь готова запускать данные в модель.