Serie StoricheFebbraio 2025
ARIMA o Prophet? Come scegliere il modello di forecasting giusto
Confronto tecnico tra i due approcci più usati, con esempi pratici su dati di vendita retail italiani.
8 min di lettura
Ricerca Applicata, Dati & AI
Trasformiamo i tuoi dati in previsioni concrete
Analisi di serie storiche, forecasting e AI per il settore moda. Rigore accademico in partnership con l'Università Cattolica, risultati pratici per il tuo business.
Serie storicheForecasting MLAI per la modaPartner Unicatt
MAPE errore
4.2%
Univ. Cattolica
forecast · domanda-prodotto.ipynb
LIVE
Forecast domanda, Q4 2025
Serie Jan 2022 → Dec 2025 · 48 osservazioni mensili
Storico Forecast
Trend annuo
+14.2%
Q4 forecast
1.890 ud
Confidenza
94.8%
RMSE
23.1
Metodologia validata · Università Cattolica del Sacro Cuore
I NUMERI CHE CONTANO
I dati ci sono. Manca chi sa leggerli davvero.
68%
dei dati aziendali non viene mai analizzato. Le aziende raccolgono anni di storico, ma le decisioni si prendono ancora a istinto, e il vantaggio competitivo rimane sepolto nei database.
IBM Data & AI Survey 2024
3.5×
più accurato di una media mobile: questo è ciò che ottieni con un modello ML calibrato sui tuoi dati reali. La differenza tra prevedere e indovinare.
Journal of Forecasting, 2023
82%
delle aziende moda perde opportunità di mercato per mancanza di analisi trend strutturata. Colori, silhouette, materiali: i pattern sono leggibili con settimane di anticipo.
Osservatorio Moda · Università Cattolica 2024
Il risultato
Cosa ottieni
alla fine di un progetto
04 deliverable
01
Forecast che puoi usare domani mattina
Non modelli accademici da scaffale. Previsioni con intervalli di confidenza, decomposizione stagionale e alert su anomalie, integrati nei tuoi strumenti.
02
Il modello giusto per i tuoi dati
ARIMA, Prophet, LSTM, ensemble: ogni dataset ha una struttura statistica diversa. Scegliamo l'architettura dopo aver analizzato i tuoi dati, non prima.
03
Trend moda anticipati, non inseguiti
Computer vision su immagini runway, NLP su social e press, analisi cataloghi competitor. Intercettiamo i pattern emergenti prima che diventino mainstream.
04
Modelli che capisci e mantieni
Documentazione, codice commentato, sessioni di training per il team. L'obiettivo è che il modello diventi tuo, non una black box in abbonamento.
Analisi preliminare gratuita · Nessun impegno · Risposta in 24h
Portaci i tuoi dati. In 30 minuti ti diciamo se il progetto è fattibile.
Valutiamo qualità dei dati, struttura statistica e ROI atteso prima di proporti qualsiasi soluzione.
Richiedi l'analisi gratuitaAREE DI RICERCA
Cosa facciamo
Due aree di specializzazione, un unico obiettivo: dati che diventano decisioni migliori.
01 · Serie Storiche
Forecasting su misura per i tuoi KPI
Prendiamo i tuoi dati storici (vendite, ordini, traffico, costi) e costruiamo modelli predittivi calibrati sulla tua realtà specifica. Ogni progetto parte dall'analisi statistica dei dati: non usiamo lo stesso modello per tutti.
Decomposizione stagionale, rilevamento anomalie, ottimizzazione scorte, previsione churn: costruiamo l'architettura giusta e la consegniamo con documentazione e codice tuo.
Scopri l'analisi dati02 · AI Moda
Trend anticipati con AI, non inseguiti a stagione iniziata
In partnership con l'Università Cattolica, sviluppiamo modelli AI specifici per il settore moda: colori, silhouette, materiali e sentiment social analizzati settimane prima che il trend diventi mainstream.
Computer vision su runway e cataloghi, NLP su press e social, segmentazione clienti per pattern d'acquisto. Ricerca accademica che si traduce in vantaggio competitivo concreto.
Scopri AI per la modaPartnership con Università Cattolica del Sacro Cuore
I nostri progetti beneficiano della supervisione metodologica del dipartimento di Statistica e del gruppo AI applicata della Cattolica. Per i progetti idonei è possibile strutturare una collaborazione accademica formale con co-authorship sui risultati pubblicabili.
Dal blog
Approfondimenti su dati e ricerca
AI & ModaGennaio 2025
Come la computer vision anticipa i trend di stagione
Il progetto con l'Università Cattolica: metodologia, dataset e risultati su 3 stagioni di analisi.
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Data ScienceDicembre 2024
Anomaly detection per la supply chain: un caso reale nel manifatturiero
Come abbiamo ridotto i falsi positivi del 40% usando un ensemble di modelli statistici e ML.
5 min di lettura
FAQ
Domande frequenti
Che differenza c'è tra ricerca applicata e consulenza tradizionale?
Quanto dura tipicamente un progetto di ricerca applicata?
Quali dati devo avere per avviare un progetto?
I risultati sono pubblicati o rimangono riservati?
Posso collaborare con voi anche se non sono un'azienda grande?
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01
Analisi gratuita
Valutiamo qualità dei dati e fattibilità statistica senza impegno.
02
Proposta su misura
Ti inviamo un approccio metodologico e una stima dei tempi.
03
Nessun impegno
La valutazione non vincola a nulla. Puoi decidere dopo.