Prédiction de séries temporelles

La prédiction de séries temporelles consiste à utiliser des données historiques pour prévoir des événements futurs dans le temps. Cette méthode s’appuie sur des modèles statistiques ou d’apprentissage automatique pour analyser les tendances, les saisonnalités et d’autres similarités dans les données afin d’anticiper les prochaines valeurs dans une séquence temporelle.

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Pourquoi avoir besoin de prédiction de séries temporelles ?

Anticiper l’avenir est crucial dans de nombreux secteurs tels que la finance, la météorologie, la production industrielle ou encore la gestion de stocks. La prédiction de séries temporelles permet aux entreprises de prendre des décisions éclairées, de planifier avec précision et de réagir de manière proactive aux changements du marché. Cross Data se spécialise dans l’exploitation de ces techniques prédictives, offrant ainsi un accompagnement stratégique pour optimiser les performances et la planification à long terme.

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Des solutions adaptées à vos besoins en intelligence artificielle

Nous vous accompagnons à chaque étape du processus, depuis la conception jusqu’à la mise en œuvre, en passant par le suivi post-déploiement, pour garantir que les solutions proposées s’alignent parfaitement avec vos objectifs stratégiques.

RHIS SOLUTIONS

Prédire le CA de 3 grandes enseignes de restauration rapide

Pour 750 restaurants, Cross Data réussit à prédire leur chiffre d’affaires 10 jours à l’avance par tranches de 15 minutes et par canal de ventes (borne, drive, comptoir) avec un taux de réussite maximlal de 97%. Ce taux de réussite a progressivement dépassé le meilleur manager dans les 750 restaurants .

Résultats
Réussite de prédiction du CA
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