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Pour ce projet guidé, on va utiliser la base de données de la compétition Kaggle « Store Item Demand Forecasting Challenge » pour construire un modèle de prédiction des ventes pour le produit 1 de la boutique 1. D’une part, on va présenter un exemple concret du modèle de régression linéaire multiple pour prévoir les ventes à l’aide du logiciel KNIME Analytics Plateform. D’autre part, pour l’exemple de python, on va réaliser la même tâche non seulement par des modèles de régression, mais aussi par les modèles statistiques ARIMA et SARIMA. À la fin de ce projet guidé, vous serez capable de : Comprendre les concepts de base sur les séries chronologiques (ex. objectifs, approches, application, etc.). Mettre en place un modèle de prévision des ventes (version sans code) à l’aide du logiciel KNIME Mettre en place un modèle de prévision des ventes (version low-code) à travers les modèles statistiques et les modèles d’apprentissage automatique en utilisant les librairies de Python (statsmodels, pycaret, etc).