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Dados para previsão da demanda de frete
Dados de alta qualidade são essenciais para que qualquer modelo de ML faça previsões e previsões significativas. Para previsões de demanda, o conjunto de dados consiste em qualquer dado relevante que possa afetar a demanda final. Esses dados podem vir de várias fontes. Você pode classificar esses dados em duas categorias, dados internos e externos.
Dados internos
Os dados internos são dados orgânicos gerados pela empresa. Esses dados geralmente são armazenados em um data warehouse, como o Amazon Redshift.
Você pode gerar ou extrair diretamente os valores de saída de destino das tabelas no data warehouse que contêm volumes históricos de produtos de interesse. Para companhias marítimas, as saídas ou os valores-alvo podem estar em unidades de carga total de contêineres para transporte marítimo ou peso total para carga aérea.
Você também pode gerar várias métricas comerciais históricas. Eles podem ser usados como recursos no modelo de aprendizado de máquina ao prever a demanda. Exemplos de recursos incluem preço histórico, custo, capacidade e estoque.
Dados externos
Fontes de dados externas podem ser usadas como recursos adicionais para melhorar a precisão da previsão. Exemplos de fontes de dados externas incluem dados meteorológicos, dados macroeconômicos, dados do setor e dados de mercado. Esses fatores podem ter impacto direto ou indireto no setor de logística e transporte, afetando, portanto, a demanda. Por exemplo, a taxa de frete do mercado fornece uma referência do mercado global de frete, o que acaba afetando a demanda específica da empresa. Dados macroeconômicos, como dados de importação e exportação das principais economias, também podem ser usados como uma medida da atividade do mercado. Para incorporar essas fontes de dados externas, você pode usar várias APIs para ingerir dados. Por exemplo, St. Louis Fed fornece o acesso Federal Reserve Economic
Data (FRED) API
