criando um modelo preditivo de vendas com IA | Tomada de decisão com IA: otimizando estratégias com dados

PROMPT DE COMANDO 1 – Análise dos dados históricos
Analise os dados de vendas do produto aquecedor no período de 01/01/2022 a 31/08/2024. Gere uma tabela contendo:

Média de vendas mensais

Mediana

Desvio padrão

Tendência de crescimento ou queda

Distribuição de vendas por mês (em formato tabular)

Principais meses de alta e baixa sazonalidade
Em seguida, apresente uma análise breve explicando quais variáveis podem estar impactando as vendas.

PROMPT DE COMANDO 2 – Modelo de previsão de vendas
Com base nos dados históricos de vendas do produto aquecedor de 01/01/2022 a 31/08/2024, crie um modelo de previsão detalhado para o mês de outubro de 2024.
Considere:

Tendências históricas e sazonalidade (como aumento de vendas em períodos frios).

Efeitos de campanhas promocionais anteriores.

Preços e volumes previstos.

Projeção de vendas diária e total do mês.

Sugestões estratégicas para maximizar as vendas durante outubro de 2024.
Apresente os resultados em formato de tabela com explicação clara.

Oi, Lourival! Como vai?

Agradeço por compartilhar suas reflexões e aprendizados com a comunidade Alura.

Gostei da sua abordagem nos prompts, principalmente por trazer uma análise completa do histórico de vendas e considerar múltiplos fatores na previsão, como sazonalidade e ações promocionais. Isso mostra atenção aos detalhes e um bom entendimento dos dados.

Continue explorando diferentes formas de visualizar e interpretar os dados. Uma dica: ao trabalhar com sazonalidade, experimente usar gráficos de linha para comparar anos diferentes, isso ajuda a enxergar padrões de aumento ou queda com mais clareza.

Conte com o apoio da comunidade Alura na sua jornada. Abraços e bons estudos!