Riassunto analitico
Questa tesi si pone l'obiettivo di studiare il problema di previsione del comportamento di serie temporali calato nella realtà del tirocinio svolto presso l'Azienda Speciale Farmacie Comunali Riunite.
La tesi è divisa in tre sezioni, la prima teorica in cui si richiamano e si introducono i concetti sottostanti agli algoritmi risolutivi.
Una seconda sezione in cui si va ad analizzare il lavoro svolto in tirocinio ed i problemi e le soluzioni trovate.
E l'ultima sezione in cui si traggono le conclusioni su quanto fatto.
L'azienda ospitante in particolare ha presentato la richiesta di un algoritmo di previsione per la domanda dei vari farmaci trattati in magazzino.
Per fare ciò sono stati analizzati due tipologie di metodi, i metodi stocastici e i metodi di machine learning.
Per i metodi stocastici è stato utilizzato ARIMA\SARIMA per compiere una previsione, mentre nel caso del machine learning sono state utilizzate tecniche SVM per la regressione.
Questo lavoro si conclude con la generazione di una procedura in grado di estrarre lo storico dei dati dai database e di effettuarne una previsione in modo automatico per ogni prodotto estratto.
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