Prévision de ventes - numéro de semaines iso vs dates & méthodo

Bonjour,

Je débute en python (je viens de suivre des cours ou globalement tout se passe plutôt bien dans les exercices ;)) et j'aimerais commencer à faire des modèles de prévisions de ventes dans la vraie vie.
J'ai des données Année_Société / Mois_Société / Semaine_Société / Pays / marque / client / référence / Qté / valeur, dans un fichier txt.
Nous utilisons un calendrier iso.

J'aimerai savoir quelle est la bonne manière de procéder.
1. Peut-on utiliser des séries temporelles (sarima puis sarimax etc) en utilisant directement les numéros de semaines iso?
2. Est-il préférable de convertir toutes les semaines en la date du lundi de la semaine et ensuite faire le travail de modélisation en spécifiant une fréquence hebdo? ça aurait l'avantage de ne plus prendre en compte les années avec 52 ou 53 semaines vu que les semaines se suivent et "simplement" plus tard reconstituer mes semaines/mois/années à partir des dates?
Y a-t-il des choses à savoir pour ce cas sur la fréquence à utiliser pour le DatetimeIndex ou pour les resample en hebdo?
Et dans ce cas y-a-il aussi des pièges à éviter lors de l'utilisation du DatetimeIndex vu que ce ne sont pas les semaines classiques d'un calendrier lorsque l'on veut faire un resample au trimestre par exemple?
Je me disais que je pourrais filtrer mes données initiales (pays/marques etc), et récupérer les données que je veux utiliser dans un nouveau dataFrame puis faire df.resample(rule='W-Mon').sum() (pour mes quantités & valeurs)

Méthodo
Entonnoir classique : données agrégées par pays par exemple et faire des premiers modèles au niveau d'un seul pays afin de voir si je pouvais obtenir quelque chose de satisfaisant puis descendre à 1 pays & 1 marque, comparer également les résultats de prévision avec un autre modèle utilisant plusieurs pays similaires sur une même marque etc.
L'objectif final serait de pourvoir donner une projection au total du pays puis de descendre petit à petit à un niveau plus fin (du coup j'aurais besoin de données marketing etc) pour aboutir à une prévision par référence et par mois/semaine et éventuellement client - ce qui me parait déjà bien ambitieux.
Est-ce la bonne façon de procéder?

Merci de votre aide précieuse pour ce démarrage