La tesi riguarda un progetto realizzato in collaborazione con Coccinelle S.P.A., mirato a supportare il merchandising attraverso l’impiego di metodologie data-driven. Questo lavoro si basa sull’utilizzo di algoritmi predittivi, sviluppati e implementati attraverso il linguaggio di programmazione Python, con lo scopo di prevedere le vendite future. Ciò è stato realizzato utilizzando vasti set di dati storici dell’azienda per allenare e testare gli algoritmi, al fine di assicurarsi che dessero risultati soddisfacenti. Grazie alla predizione delle vendite future, l’azienda può adattare i rifornimenti per i diversi prodotti, evitando di andare in rottura di stock e maturare così vendite perse. I risultati ottenuti sono stati presentati in output tramite dashboard interattive, realizzate con Streamlit.