Quais modelos costumam ser mais eficazes para demanda sazonal?

Os modelos mais eficazes para prever demanda sazonal incluem: 1. Modelos de Séries Temporais: Utilizam dados históricos para identificar padrões sazonais, como o modelo ARIMA (AutoRegressive Integrated Moving Average). 2. Modelos de Regressão: Incorporam variáveis sazonais e outras variáveis explicativas que podem influenciar a demanda. 3. Modelos de Suavização Exponencial: Como o Holt-Winters, que é eficaz para dados com tendências e sazonalidade. 4. Modelos de Machine Learning: Algoritmos como árvores de decisão e redes neurais podem capturar padrões complexos na demanda. 5. Análise de Componentes Sazonais: Separa a demanda em componentes sazonais, cíclicos e aleatórios para melhor compreensão. Esses modelos ajudam as empresas a se prepararem para flutuações na demanda e a otimizarem seus estoques e operações.