SALVAOpisz problem

USŁUGA

Prognozy, modele i optymalizacja w R

Wykorzystuję data science tam, gdzie daje mierzalną korzyść: prognozuję popyt i sprzedaż, dzielę klientów na grupy, sprawdzam, co naprawdę wpływa na wynik, i optymalizuję decyzje, takie jak wielkość zamówień. Zawsze porównuję model z prostą metodą, której używasz dziś.

Opisz swój problemZobacz przykłady

Pracujesz bezpośrednio ze mną · Warszawa · praca zdalna w całej Polsce i UE
Narzędzia: R, Excel, SQL

Co dostajesz

  • Prognozę lub model z przedziałami niepewności
  • Raport z interpretacją, porównaniem metod i ograniczeniami
  • Kod w R (z komentarzami) do ponownego uruchomienia
  • Zestawienie wyników w Excelu do dalszej pracy
Typowy czas realizacji
1⁠–⁠3 tygodnie
Wycena
bezpłatna, bez zobowiązań
Płatność
po odbiorze przy 1. zleceniu

Kiedy mogę pomóc

  • Zakupy i produkcję planujesz na podstawie wyników sprzed roku.
  • Jednych towarów masz za dużo, innych brakuje w najgorszym momencie.
  • Chcesz wiedzieć, które czynniki naprawdę wpływają na sprzedaż lub odejścia klientów.
  • Masz bazę klientów i chcesz ją podzielić na grupy o podobnym zachowaniu.
  • Musisz rozdzielić ograniczony budżet lub zasoby i szukasz najlepszego wariantu.

Co zyskujesz

  • Decyzje oparte na liczbach, z jasno określoną niepewnością.
  • Model sprawdzony na danych, których nie widział — wiesz, czego się po nim spodziewać.
  • Porównanie z obecną metodą: widzisz, ile realnie zyskujesz.
  • Kod, który możesz uruchomić ponownie przy nowych danych.

Co robię

  1. Ustalam z Tobą, jaką decyzję ma wspierać model i jak będzie używany.
  2. Przygotowuję dane i sprawdzam, czy wystarczą do rzetelnego wyniku.
  3. Porównuję kilka metod z prostą metodą odniesienia, np. „jak w zeszłym roku”.
  4. Oceniam jakość na danych testowych, których model nie widział.
  5. Przy optymalizacji modeluję koszty i ograniczenia, a wynik sprawdzam w symulacji.
  6. Opisuję założenia, ograniczenia i to, kiedy model trzeba zaktualizować.

Jak podchodzę do pracy

Nie zaczynam od uczenia maszynowego, tylko od pytania, czy prosta metoda nie wystarczy. Jeśli model nie jest wyraźnie lepszy od podejścia, którego używasz dziś, mówię to wprost i nie sprzedaję złożoności dla samej złożoności. Korzyści, założenia i ograniczenia opisuję językiem biznesu, a nie żargonem — tak, żeby wynik dało się obronić przed zarządem. W przykładach demonstracyjnych pokazuję oba podejścia: prognozę popytu i optymalizację zamówień, każde porównane z metodą bazową.

PRZYKŁADY

Przykłady na danych fikcyjnych

Dane klientów są poufne, dlatego pokazuję ten sam rodzaj pracy na danych fikcyjnych. Wyniki są policzone na tych danych — to nie są zlecenia wykonane dla klientów.

Prognoza · RDemo
1250175022502750prognozaLis 24: 1702 szt.Gru 24: 1492 szt.Sty 25: 1547 szt.Lut 25: 1388 szt.Mar 25: 2106 szt.Kwi 25: 2155 szt.Maj 25: 2056 szt.Cze 25: 2293 szt.Lip 25: 2171 szt.Sie 25: 2000 szt.Wrz 25: 2234 szt.Paź 25: 2035 szt.Lis 25: 1979 szt.Gru 25: 1759 szt.Sty 26: 1970 szt.Lut 26: 1988 szt.Mar 26: 2315 szt.Kwi 26: 2272 szt.Maj 26: 2518 szt.Cze 26: 2414 szt.Lip 26: 2663 szt.Sie 26: 2484 szt.Wrz 26: 2515 szt.Paź 26: 2510 szt.Lis 26 (prognoza): 2051 szt., przedział 1898–2205Gru 26 (prognoza): 1836 szt., przedział 1700–1973Sty 27 (prognoza): 2071 szt., przedział 1919–2224Lut 27 (prognoza): 2105 szt., przedział 1951–2259Mar 27 (prognoza): 2468 szt., przedział 2288–2647Kwi 27 (prognoza): 2438 szt., przedział 2262–2614Lis 24Maj 25Sie 25Lis 25Lut 26Maj 26Sie 26Lis 26Kwi 27
Dane wykresu
MiesiącSprzedaż, szt.Prognoza, szt.Przedział 80%
Lis 241702
Gru 241492
Sty 251547
Lut 251388
Mar 252106
Kwi 252155
Maj 252056
Cze 252293
Lip 252171
Sie 252000
Wrz 252234
Paź 252035
Lis 251979
Gru 251759
Sty 261970
Lut 261988
Mar 262315
Kwi 262272
Maj 262518
Cze 262414
Lip 262663
Sie 262484
Wrz 262515
Paź 262510
Lis 2620511898⁠–⁠2205
Gru 2618361700⁠–⁠1973
Sty 2720711919⁠–⁠2224
Lut 2721051951⁠–⁠2259
Mar 2724682288⁠–⁠2647
Kwi 2724382262⁠–⁠2614
1250175022502750prognozaLis 24: 1702 szt.Gru 24: 1492 szt.Sty 25: 1547 szt.Lut 25: 1388 szt.Mar 25: 2106 szt.Kwi 25: 2155 szt.Maj 25: 2056 szt.Cze 25: 2293 szt.Lip 25: 2171 szt.Sie 25: 2000 szt.Wrz 25: 2234 szt.Paź 25: 2035 szt.Lis 25: 1979 szt.Gru 25: 1759 szt.Sty 26: 1970 szt.Lut 26: 1988 szt.Mar 26: 2315 szt.Kwi 26: 2272 szt.Maj 26: 2518 szt.Cze 26: 2414 szt.Lip 26: 2663 szt.Sie 26: 2484 szt.Wrz 26: 2515 szt.Paź 26: 2510 szt.Lis 26 (prognoza): 2051 szt., przedział 1898–2205Gru 26 (prognoza): 1836 szt., przedział 1700–1973Sty 27 (prognoza): 2071 szt., przedział 1919–2224Lut 27 (prognoza): 2105 szt., przedział 1951–2259Mar 27 (prognoza): 2468 szt., przedział 2288–2647Kwi 27 (prognoza): 2438 szt., przedział 2262–2614Lis 24Lis 25Maj 26Kwi 27
Dane wykresu
MiesiącSprzedaż, szt.Prognoza, szt.Przedział 80%
Lis 241702
Gru 241492
Sty 251547
Lut 251388
Mar 252106
Kwi 252155
Maj 252056
Cze 252293
Lip 252171
Sie 252000
Wrz 252234
Paź 252035
Lis 251979
Gru 251759
Sty 261970
Lut 261988
Mar 262315
Kwi 262272
Maj 262518
Cze 262414
Lip 262663
Sie 262484
Wrz 262515
Paź 262510
Lis 2620511898⁠–⁠2205
Gru 2618361700⁠–⁠1973
Sty 2720711919⁠–⁠2224
Lut 2721051951⁠–⁠2259
Mar 2724682288⁠–⁠2647
Kwi 2724382262⁠–⁠2614

Prognoza popytu na pół roku

Problem
Zakupy planowane na podstawie sprzedaży z tego samego miesiąca rok wcześniej.
Dane
24 miesiące sprzedaży w sztukach (XI 2024 – X 2026), wyraźna sezonowość i trend wzrostowy.
Praca
Wygładzanie wykładnicze z tłumionym trendem na danych oczyszczonych z sezonowości. Ocena na 6 ostatnich miesiącach, których model nie widział, porównanie z metodą „jak rok temu”.
Rezultat
Średni błąd prognozy (MAPE) na danych testowych: 9,2%, wobec 15,2% dla metody „jak rok temu”. Prognoza do kwietnia 2027 z przedziałem 80% — górna granica podpowiada zapas bezpieczeństwa.
Narzędzia
R
Optymalizacja · RDemo
„Jak w zeszłym miesiącu”196,4 tys. zł„Jak w zeszłym miesiącu”: utrzymanie zapasu 71,9 tys. zł, braki 124,6 tys. zł (1798 szt.), razem 196,4 tys. złModel optymalizacyjny150,2 tys. złModel optymalizacyjny: utrzymanie zapasu 81,7 tys. zł, braki 68,5 tys. zł (905 szt.), razem 150,2 tys. zł

Łączny koszt w roku testowym (52 tygodnie, 24 produkty), tys. zł

Dane wykresu
PodejścieUtrzymanieBrakiBraki, szt.Poziom obsługiRazem
„Jak w zeszłym miesiącu”71,9 tys. zł124,6 tys. zł179895,6%196,4 tys. zł
Model optymalizacyjny81,7 tys. zł68,5 tys. zł90597,8%150,2 tys. zł
„Jak w zeszłym miesiącu”196,4 tys. zł„Jak w zeszłym miesiącu”: utrzymanie zapasu 71,9 tys. zł, braki 124,6 tys. zł (1798 szt.), razem 196,4 tys. złModel optymalizacyjny150,2 tys. złModel optymalizacyjny: utrzymanie zapasu 81,7 tys. zł, braki 68,5 tys. zł (905 szt.), razem 150,2 tys. zł

Łączny koszt w roku testowym (52 tygodnie, 24 produkty), tys. zł

Dane wykresu
PodejścieUtrzymanieBrakiBraki, szt.Poziom obsługiRazem
„Jak w zeszłym miesiącu”71,9 tys. zł124,6 tys. zł179895,6%196,4 tys. zł
Model optymalizacyjny81,7 tys. zł68,5 tys. zł90597,8%150,2 tys. zł

Optymalizacja wielkości zamówień

Problem
Zamówienia składane „jak w zeszłym miesiącu”: nadmiary jednych towarów i braki innych.
Dane
24 produkty, rok tygodniowego popytu do kalibracji i rok do testu, czasy dostaw od 1 do 3 tygodni, koszty utrzymania zapasu i braku.
Praca
Dla każdego produktu dobrałem poziom uzupełnienia zapasu, minimalizujący łączny koszt w symulacji na danych z pierwszego roku. Wynik sprawdziłem na drugim roku i porównałem z regułą „zamów tyle, ile sprzedano w zeszłym miesiącu”.
Rezultat
Na roku testowym łączny koszt niższy o 23,5%: braki towaru spadły z 1798 do 905 szt., kosztem nieco wyższego zapasu (utrzymanie +14%).
Narzędzia
R, Excel

Przykładowe pliki wejściowe: parametry produktów (CSV)

Czego potrzebuję do wyceny

  • Cel modelu i decyzja, którą ma wspierać
  • Okres i częstotliwość danych historycznych (np. 3 lata danych miesięcznych)
  • Opis zmiennych i znanych zdarzeń (promocje, zmiany cen, przerwy)
  • Horyzont prognozy lub ograniczenia, które trzeba uwzględnić

Pytania

Czy trafność prognozy jest gwarantowana?

Nie. Jakość prognozy zależy od danych, założeń i zmienności zjawiska. Dlatego model oceniam na danych, które nie posłużyły do jego dopasowania, a wynik przekazuję razem z przedziałem niepewności.

Ile danych potrzeba do prognozy?

Przy danych miesięcznych z sezonowością zwykle co najmniej dwa pełne lata. Przy krótszej historii też da się pracować, ale niepewność jest większa — opisuję to w raporcie.

Czy muszę znać R, żeby korzystać z wyników?

Nie. Wyniki dostajesz w Excelu i w raporcie. Kod w R przekazuję po to, żeby obliczenia dało się powtórzyć — przy aktualizacji mogę to zrobić za Ciebie.

Co po 30 dniach wsparcia?

Po 30 dniach drobne poprawki wyceniam osobno, zawsze przed rozpoczęciem pracy, albo ustalamy stałe wsparcie. Dokumentacja pozwala też przejąć rozwiązanie innej osobie.

Jak wygląda współpraca i rozliczenie?

Opisujesz problem w kilku zdaniach. W ciągu 1 dnia roboczego odpowiadam z pytaniami albo propozycją, a potem wysyłam bezpłatną wycenę z zakresem, terminem i ceną. Rozliczam się przez serwis Useme: dostajesz fakturę VAT, którą możesz ująć w kosztach firmy. Na życzenie podpisuję umowę NDA.

KONTAKT

Opisz, czego potrzebujesz.

Wystarczy kilka zdań. Odpowiem w ciągu 1 dnia roboczego z pytaniami albo propozycją zakresu, terminu i ceny.

  • Na tym etapie nie musisz wysyłać plików ani znać nazw narzędzi.
  • Zakres, termin i cenę ustalamy przed rozpoczęciem pracy.

Wolisz napisać bezpośrednio? hubertsalwa0@gmail.com

FORMULARZ ZAPYTANIA

Poproś o bezpłatną wycenę

Na tym etapie nie dołączaj poufnych danych. Wycena jest bezpłatna i do niczego nie zobowiązuje.

Dane z formularza wykorzystuję wyłącznie do odpowiedzi na zapytanie i przygotowania wyceny. Administratorem danych jest Hubert Salwa. Szczegóły: polityka prywatności.

Pozostałe usługi

DEMONSTRACJA · DANE FIKCYJNE

Demonstracja

Opisz swój problem