Modelo de séries temporais para prever vendas semanais de uma cadeia de drogarias, captando sazonalidade, promoções e diferenças entre lojas para apoiar decisões de stock e operações.
Identificação de padrões semanais de vendas e diferenças claras de desempenho entre os quatro tipos de loja, através de visualizações e mapas de correlação.
Criação de métricas de duração de promoções e concorrência, com testes de estacionaridade e diferenciação para preparar os dados para modelação.
Seleção de parâmetros via análise ACF/PACF e comparação de modelos por AIC/BIC, captando a forte sazonalidade semanal das vendas.
Quatro tipos de loja identificados, com padrões de vendas e rentabilidade distintos entre si.
Vendas mais altas às segundas-feiras em períodos de promoção, e aos domingos fora deles.
Promoções pontuais associadas a aumentos claros de vendas, ao contrário das promoções contínuas.
Previsões semanais prontas a apoiar decisões de stock e planeamento por loja.