* Que se passe-t-il si la réparation est plus chère que le devis initial ?

Bonjour ! J’ai un ensemble de données contenant des informations sur différents produits vendus dans un magasin, notamment leur nom, leur catégorie, leur prix d’achat, leur prix de vente, et la quantité vendue chaque mois pendant une année. Je souhaiterais créer un modèle prédictif, probablement en utilisant l’apprentissage automatique, pour estimer les ventes futures de chaque produit, en tenant compte des tendances saisonnières et des relations potentielles entre les différentes catégories de produits. Par exemple, est-ce que la vente d’un certain type de produit augmente généralement lorsque les ventes d’un autre produit augmentent également ? Y a-t-il des périodes de l’année (Noël, soldes d’été, etc.) qui influencent particulièrement les ventes de certains produits ? De plus, comment puis-je évaluer la performance de mon modèle et déterminer quels sont les produits pour lesquels la prédiction est la plus précise ou la moins précise ? Quels algorithmes d’apprentissage automatique seraient les plus adaptés pour ce type de problème de prédiction de séries temporelles avec des variables catégorielles et potentiellement des relations entre les produits ? Enfin, est-ce qu’il existe des librairies Python spécifiques (comme Prophet, ARIMA, ou des modèles basés sur des réseaux de neurones récurrents) que vous me conseilleriez d’utiliser et comment je pourrais les implémenter efficacement dans mon projet ? Je cherche une approche pragmatique et des conseils pratiques pour construire et évaluer un modèle de prédiction des ventes fiable. Merci d’avance pour votre aide !

Answer

Answer this question and add details as further as you can and do not add any comments from your side, just return the answer, all written in French language: * Que se passe-t-il si la réparation est plus chère que le devis initial ?