Раскройте потенциал данных: проект прогнозирования продаж в Favorita
Введение:
В условиях жесткой конкуренции в сфере розничной торговли успех зависит от способности принимать решения на основе данных. Для Favorita, одного из ведущих продуктовых ритейлеров Эквадора, использование возможностей анализа данных и машинного обучения является ключом к тому, чтобы оставаться впереди всех. Эта статья отправит вас в захватывающее путешествие, поскольку мы отправляемся на поиски полного раскрытия потенциала прогнозирования продаж для Favorita, вооружившись данными, идеями и передовыми методами моделирования.
Почему проект?
Сфера розничной торговли постоянно развивается, и Favorita полна решимости процветать среди вызовов. Основной целью этого проекта является разработка точных моделей прогнозирования продаж, которые могут обеспечить компании конкурентное преимущество. Используя аналитику данных, Favorita стремится оптимизировать управление запасами, улучшать маркетинговые стратегии и, в конечном итоге, обеспечивать превосходный опыт покупок для своих клиентов. Вооружившись аналитическими данными, основанными на данных, Favorita стремится проложить путь к росту, прибыльности и доминированию на рынке.
Импорт и очистка данных:
Наше путешествие начинается с важного этапа импорта данных из различных источников, включая файлы SQL Server и CSV. Данные поступают в различных форматах и структурах, что требует осторожного обращения. Мы тщательно очищаем данные, исправляя пропущенные значения и обеспечивая согласованность данных. Преобразование столбцов даты в соответствующий формат даты и времени имеет решающее значение для всестороннего анализа временных рядов.
Визуализации и ответы на вопросы:
Когда данные очищены и готовы к исследованию, мы отправляемся в захватывающее путешествие по исследовательскому анализу данных (EDA). Захватывающие визуализации разворачиваются, проливая свет на важную информацию о тенденциях продаж, сезонных колебаниях и влиянии внешних факторов, таких как праздники и рекламные акции.
Например, гистограмма показывает, что магазин типа А демонстрирует самые высокие продажи по сравнению с другими типами. Кроме того, точечная диаграмма иллюстрирует слабую положительную связь между продажами и ценами на нефть. Гистограмма, на которой сравниваются продажи в праздничные и непраздничные дни, показывает, что продажи в праздничные дни обычно ниже, что предполагает возможное негативное влияние на продажи в праздничные дни.
Разработка функций:
Чтобы усилить предсказательную силу наших моделей, мы углубляемся в область разработки признаков. Новые функции создаются из существующих данных, чтобы разблокировать скрытые закономерности и корреляции. Операции прокрутки и отставания используются для фиксации временных зависимостей, что позволяет нам делать более точные прогнозы на основе исторических тенденций.
Моделирование, тестирование, прогнозирование и оценка:
Наше путешествие приближается к сердцевине проекта — моделированию и прогнозированию. Мы исследуем четыре известные модели прогнозирования продаж: ARIMA, SARIMA, XGBoost и CatBoost. Каждая модель подвергается тщательному тестированию и оценке на исторических данных, при этом средняя абсолютная ошибка (MAE), среднеквадратическая ошибка (RMSE), среднеквадратическая логарифмическая ошибка (RMSLE) и среднеквадратическая логарифмическая ошибка (MSLE) служат критерием для прогнозирования. точность.
Почему ARIMA, SARIMA, CatBoost и XGBoost?
Каждая модель была тщательно отобрана с учетом ее уникальных преимуществ и возможностей в решении различных аспектов задачи прогнозирования продаж:
1. ARIMA и SARIMA: выбраны за их способность обрабатывать данные временных рядов и фиксировать временные закономерности, особенно сезонные колебания, которые распространены в розничных продажах.
2. CatBoost и XGBoost: выбраны за их умение обрабатывать категориальные функции и сложные отношения в данных. Данные о розничных продажах часто включают категориальные переменные, такие как типы и местоположения магазинов, что делает эти модели бесценными для точных прогнозов.
Настройка и оценка гиперпараметров:
Выбрав лучшую модель, мы приступаем к поиску оптимизации посредством настройки гиперпараметров. Используя рандомизированный поиск, мы ищем наиболее эффективную комбинацию гиперпараметров для модели XGBoost. Этот тщательный процесс гарантирует, что наша модель работает наилучшим образом, обеспечивая точные прогнозы.
При настройке гиперпараметров мы изучаем различные комбинации гиперпараметров, таких как скорость обучения, максимальная глубина и количество раундов повышения. Путем систематического поиска в пространстве гиперпараметров мы стремимся найти оптимальную конфигурацию, которая максимизирует производительность модели в задаче прогнозирования продаж.
Подход рандомизированного поиска выбран из-за его эффективности при изучении широкого диапазона значений гиперпараметров без исчерпывающего поиска по сетке. Это позволяет нам найти баланс между поиском хороших значений гиперпараметров и вычислительными ресурсами.
Оценка настроенной модели:
После настройки гиперпараметров мы оцениваем производительность точно настроенной модели XGBoost на тестовом наборе данных. Мы измеряем его прогностическую точность с помощью набора показателей, включая среднюю абсолютную ошибку (MAE), среднеквадратичную ошибку (RMSE), среднеквадратичную логарифмическую ошибку (RMSLE) и среднеквадратичную логарифмическую ошибку (MSLE).
Метрики оценки дают представление о том, насколько хорошо прогнозы настроенной модели XGBoost соответствуют фактическим значениям продаж. Более низкие значения MAE, RMSE, RMSLE и MSLE указывают на лучшую точность прогнозирования и более точную модель.
После оценки точно настроенная модель XGBoost демонстрирует исключительную производительность:
- Средняя абсолютная ошибка (MAE): 0,0006467107507862804
- Среднеквадратическая ошибка (RMSE): 0,0019370263500956071
- Среднеквадратическая логарифмическая ошибка (RMSLE): 0,001835057506486662
- Среднеквадратическая логарифмическая ошибка (MSLE): 3,3674360521130455e-06
Эти метрики подтверждают, что точно настроенная модель XGBoost отлично подходит для точного прогнозирования продаж, что делает ее мощным инструментом для прогнозирования продаж Favorita.
Наблюдения, рекомендации и выводы:
В рамках нашего Проекта прогнозирования продаж в Favorita мы отправились в захватывающее путешествие по данным, в ходе которого были обнаружены ценные наблюдения, даны действенные рекомендации и сделаны убедительные выводы. Давайте углубимся в основные моменты наших выводов:
Наблюдения:
1. Оптимизированное управление запасами. Наш анализ выявил различные модели продаж в разных типах магазинов. Магазин типа А продемонстрировал самые высокие продажи, что свидетельствует о необходимости индивидуальной стратегии управления запасами для каждой категории магазинов.
2. Влияние внешних факторов.Внешние факторы, такие как праздники и цены на нефть, влияют на тенденции продаж. Продажи, как правило, были ниже в праздничные дни, что свидетельствует о важности учета сезонности и особых событий при прогнозировании продаж.
3. Сложные отношения в данных. Среда розничной торговли влечет за собой сложные отношения между различными факторами. Модели CatBoost и XGBoost эффективно учитывают эти сложности, что делает их критически важными для создания точных прогнозов.
Рекомендации:
1. Стратегия динамического учета запасов. Используя наши точные прогнозы продаж, Favorita может оптимизировать уровни запасов для каждого типа магазина. Согласовывая запасы с прогнозируемым спросом, компания может свести к минимуму случаи дефицита и избыточного запаса, повышая операционную эффективность.
2. Стратегические маркетинговые кампании.Понимание влияния внешних факторов позволяет Favorita разрабатывать целевые маркетинговые кампании в непраздничные периоды. Заманчивые акции и скидки могут стимулировать продажи в эти периоды, компенсируя потенциальные спады в праздничные дни.
3. Подход, ориентированный на клиента. Вооружившись нашими знаниями, Favorita может адаптировать предложения и рекламные акции для конкретных сегментов клиентов. Компания может создать персонализированный опыт покупок, который повысит лояльность клиентов, анализируя модели продаж и предпочтения клиентов.
Выводы:
Проект прогнозирования продаж в Favorita свидетельствует о трансформационном потенциале анализа данных и машинного обучения в розничной торговле. Используя аналитические данные, основанные на данных, Favorita теперь представляет собой грозного игрока, хорошо оснащенного для принятия стратегических решений на быстро развивающемся рынке.
Интеграция моделей ARIMA, SARIMA, CatBoost и XGBoost расширила наши возможности прогнозирования, обеспечив целостный и надежный подход. Уникальные сильные стороны каждой модели дополняли друг друга, решая различные проблемы в ландшафте данных. ARIMA и SARIMA умело фиксируют временные закономерности, а CatBoost и XGBoost справляются со сложными взаимосвязями, обеспечивая более точные прогнозы.
Наша точно настроенная модель XGBoost стала воплощением точности прогнозов, предоставляя точные прогнозы, которые позволяют Favorita принимать обоснованные решения.
Репозиторий GitHub и ссылка на Power BI:
Чтобы повысить прозрачность и облегчить доступ к нашей работе, мы создали репозиторий GitHub, в котором размещен полный код и ресурсы, используемые в этом проекте. Репозиторий служит исчерпывающим руководством для коллег-энтузиастов данных и заинтересованных сторон, заинтересованных в более глубоком изучении нашего анализа и методологий.
Кроме того, чтобы изучить динамические визуализации и интерактивные идеи, полученные в рамках нашего проекта прогнозирования продаж, мы приглашаем вас изучить панель мониторинга Power BI.
Ссылка Power BI: https://app.powerbi.com/view?r=eyJrIjoiNTdjMWQ3MDUtNTIzYi00ZmJjLTllNjYtYWRmYWI0MGuzZDNiIiwidCI6IjQ0ODdiNTJmLWYxMTgtNDgzMC1iNDlkLTNjMjk4Y2I3MTA3NSJ9
Присоединяйтесь к нам, чтобы отпраздновать силу данных, поскольку Favorita продолжает свой путь к инновациям, росту и совершенству в постоянно развивающемся мире розничной торговли. Вместе мы используем безграничные возможности, которые предлагает принятие решений на основе данных, формируя будущее Favorita и индустрии розничной торговли в целом.
