Анализ торговых операций имеет решающее значение для компаний, позволяющих понимать поведение клиентов, выявлять тенденции и принимать обоснованные решения. В этой статье блога мы рассмотрим различные методы еженедельного анализа набора данных о транзакциях продаж. Мы предоставим примеры кода на Python для демонстрации каждого метода, что позволит вам применить их к вашим собственным наборам данных.

1. Подготовка данных.
   Прежде чем приступить к анализу, важно предварительно обработать и подготовить набор данных. Это может включать очистку данных, обработку пропущенных значений и преобразование данных в соответствующий формат.

2. Еженедельное агрегирование.
   Одним из первых шагов является еженедельное агрегирование набора данных о транзакциях продаж. Это позволит нам наблюдать тенденции и закономерности, которые происходят с течением времени. Вот пример того, как агрегировать данные о продажах с помощью Pandas:

import pandas as pd
# Assuming 'df' is the DataFrame containing the sales transactions
df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'])
df_weekly = df.resample('W-Mon', on='Date').sum()

3. Визуализация временных рядов.
   Визуализация данных о продажах с течением времени может дать ценную информацию. Линейные графики, гистограммы и графики площадей обычно используются для визуализации еженедельных моделей продаж. Следующий фрагмент кода демонстрирует, как создать линейный график с помощью Matplotlib:

import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot(df_weekly.index, df_weekly['Sales'])
plt.xlabel('Week')
plt.ylabel('Sales')
plt.title('Weekly Sales Trends')
plt.show()

4. Статистический анализ.
   Проведение статистического анализа данных о продажах может выявить важные показатели и тенденции. Рассчитайте такие показатели, как среднее значение, медиана, стандартное отклонение и процентили, чтобы понять основную тенденцию и изменчивость продаж. Вот пример расчета среднего недельного объема продаж:

mean_sales = df_weekly['Sales'].mean()

5. Обнаружение сезонности.
   Определение сезонности в торговых операциях может помочь компаниям планировать периоды пиковой нагрузки и оптимизировать управление запасами. Алгоритм быстрого преобразования Фурье (БПФ) можно использовать для выявления периодических закономерностей в данных. Вот пример фрагмента кода для определения сезонности:

import numpy as np
fft = np.fft.fft(df_weekly['Sales'])
power_spectrum = np.abs(fft)  2
frequencies = np.fft.fftfreq(len(df_weekly), 1)
dominant_frequencies = frequencies[power_spectrum.argmax()]

6. Модели машинного обучения.
   Использование моделей машинного обучения позволяет получить прогнозную информацию и спрогнозировать будущие продажи. Для прогнозирования продаж на основе исторических данных можно применять такие методы, как линейная регрессия, ARIMA или сезонное разложение временных рядов (STL).

Еженедельный анализ торговых операций имеет решающее значение для понимания моделей поведения клиентов и принятия решений на основе данных. В этой статье мы обсудили различные методы, включая подготовку данных, еженедельное агрегирование, визуализацию данных, статистический анализ, обнаружение сезонности и модели машинного обучения. Реализуя эти методы с примерами кода на Python, вы можете получить ценную информацию из набора данных о транзакциях продаж.