Von Daten zu Entscheidungen: Wie Datenanalyse und maschinelles Lernen das Unternehmenswachstum vorantreiben können

In diesem Artikel untersuchen und analysieren wir einen Verkaufsdatensatz, um wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen und das Geschäftswachstum voranzutreiben. Wir haben verschiedene Schritte unternommen, von der Datenvorverarbeitung bis zum Modelltraining für maschinelles Lernen, um aussagekräftige Informationen zu extrahieren und fundierte Entscheidungen zu treffen. Mit dieser Dokumentation möchten wir unsere Erkenntnisse, Methoden und Empfehlungen präsentieren, um die Vertriebsleistung zu verbessern, wichtige Kundensegmente zu identifizieren und Marketingstrategien zu optimieren.

Datensatzübersicht

In diesem Datensatz haben wir die folgenden Funktionen:

• ORDER_ID: Eindeutige Kennung für jede Bestellung.
• CUSTOMER_ID: Kennung des Kunden, der die Bestellung aufgegeben hat.
• PRODUCT_ID: Kennung für das Produkt in der Bestellung.
• ORDER_DATE: Datum, an dem die Bestellung aufgegeben wurde.
• MENGE: Menge des Produkts in der Bestellung.
• UNIT_PRICE: Stückpreis des Produkts in der Bestellung.
• TOTAL_SALES: Gesamtumsatz für diese Bestellung (berechnet als MENGE * EINHEITSPREIS).
• CUSTOMER_FEATURE_1, CUSTOMER_FEATURE_2: Synthetische Merkmale, die Kundeneigenschaften darstellen.
• PRODUCT_FEATURE_1, PRODUCT_FEATURE_2: Synthetische Merkmale, die Produkteigenschaften darstellen.

Was Sie lernen werden

In diesem Artikel führen wir Sie durch:

. Datenbereinigung und Vorverarbeitung: Wie wir den Datensatz bereinigt und mit fehlenden Werten umgegangen sind, mit einer Erläuterung der gewählten Methoden.
. Explorative Datenanalyse: Einblicke in die Umsatzverteilung, Beziehungen zwischen Merkmalen und die Identifizierung von Mustern oder Anomalien.
. Modellentwicklung und -bewertung: Trainieren eines Modells für maschinelles Lernen, um TOTAL_SALES vorherzusagen und seine Leistung anhand relevanter Metriken zu bewerten.
. Business Insights: Wichtige Erkenntnisse zur Verbesserung der Vertriebsleistung, zur Optimierung von Marketingstrategien und zur Identifizierung der leistungsstärksten Produktkategorien und Kundensegmente.

Lassen Sie uns in die Analyse eintauchen und herausfinden, wie diese Erkenntnisse das Geschäftswachstum vorantreiben können.

. Datenbereinigung und Vorverarbeitung

1. Ein tiefer Einblick in den Datensatz: Erkennen von Nullwerten

Um die Genauigkeit unserer Analyse sicherzustellen, haben wir zunächst den Datensatz gründlich untersucht, um Spalten mit fehlenden oder Nullwerten zu identifizieren. Wir haben die Anzahl der Nullwerte in jeder Spalte gezählt, um das Ausmaß der fehlenden Daten zu beurteilen. Dieser Schritt ist von entscheidender Bedeutung, da fehlende Werte die Qualität unserer Analyse erheblich beeinträchtigen können.

2. Daten kategorisieren: Kategorische Spalten identifizieren

Als nächstes haben wir die kategorialen Spalten in unserem Datensatz identifiziert. Diese Spalten enthalten normalerweise diskrete Werte, die verschiedene Kategorien oder Bezeichnungen darstellen. Durch die Auswertung der Anzahl eindeutiger Werte in jeder kategorialen Spalte haben wir Einblicke in die Vielfalt der vorhandenen Kategorien gewonnen, was uns hilft, mögliche Gruppierungsmuster und Beziehungen innerhalb der Daten zu verstehen.

3. Datensatzübersicht und Umgang mit fehlenden Daten

Wir haben die Funktion discover() verwendet, um eine prägnante Zusammenfassung der numerischen Spalten des Datensatzes zu erhalten. Diese Funktion stellt wesentliche statistische Eigenschaften bereit, einschließlich Anzahl, Mittelwert, Standardabweichung, Quartile sowie Minimal- und Maximalwerte. Unsere Histogramm- und Boxplot-Analysen ergaben, dass die numerischen Spalten keine signifikante Schiefe aufwiesen. Um fehlende Werte zu behandeln, haben wir uns daher entschieden, sie durch den Mittelwert der jeweiligen Spalte zu ersetzen. Dieser Ansatz trägt dazu bei, die Datenintegrität für die nachfolgende Analyse aufrechtzuerhalten.

4. Kategoriale Spalten konvertieren: Numerische Darstellungen erstellen

Um die kategorialen Daten für maschinelle Lernalgorithmen vorzubereiten, verwendeten wir Techniken wie One-Hot-Codierung und die Funktion get_dummies(). Diese Methoden konvertieren kategoriale Spalten in numerische Formate, indem sie binäre Variablen erstellen, sodass Algorithmen die Daten effektiv verarbeiten und analysieren können.

5. Funktionsauswahl: Unnötige Spalten entfernen

Abschließend haben wir die Spalten „ORDER_DATE“ und „ORDER_ID“ untersucht. Da diese Spalten eindeutige Werte für jede Zeile enthalten, stellen sie keine aussagekräftigen Muster oder Beziehungen für Modelle für maschinelles Lernen bereit. Ihre Einbeziehung in das Modell würde keine wertvollen Informationen für die Vorhersage der Zielvariablen liefern. Aus diesem Grund haben wir beschlossen, diese Spalten aus dem für die ML-Modellierung verwendeten Funktionsumfang auszuschließen. Wir haben eine Kopie des ursprünglichen Datenrahmens erstellt, bevor wir diese Spalten entfernt haben. Diese Kopie wird zur Visualisierung und Analyse von Feature-Beziehungen verwendet, während der geänderte Datenrahmen, bei dem die unnötigen Spalten entfernt wurden, für das Modelltraining verwendet wird, um die Vorhersageleistung zu verbessern.

. Explorative Datenanalyse

In diesem Abschnitt befassen wir uns eingehend mit der Untersuchung des Datensatzes, um die Beziehungen zwischen verschiedenen Funktionen und Verkäufen zu verstehen. Unsere Analyse konzentriert sich auf Kundensegmente, Produktkategorien und saisonale Trends, um Erkenntnisse zu gewinnen, die die Verkaufsleistung verbessern können.

Um aussagekräftige Muster aufzudecken, verwendeten wir verschiedene Visualisierungstechniken, darunter Balkendiagramme, Liniendiagramme und deskriptive Statistiken. Ziel dieser Untersuchung war es, dominante Kundensegmente, beliebte Produktkategorien und Variationen im Verkaufsverhalten im Laufe der Zeit zu identifizieren.

Hier sind die wichtigsten Ergebnisse unserer explorativen Analyse:

1. Häufigkeit der Kundensegmente

• Das Kundensegment „Y“ erwies sich als das häufigste, gefolgt von „Z“ und „X“. Jedes Segment unterschied sich um etwa 10.000 Vorkommen in der Reihenfolge.

2. Häufigkeit der Produktkategorien

• Die Produktkategorie „B“ wies mit etwa 110.000 Vorkommen die höchste Häufigkeit auf als die anderen Kategorien („A“, „C“ und „D“), deren Häufigkeit relativ nahe beieinander lag.

3. Kombinationshäufigkeit von Produktkategorie und Kundensegment

• Am häufigsten kam die Kombination aus Kundensegment „Y“ und Produktkategorie „B“ vor.

4. Gesamtverkaufsbetrag für jedes Produkt

• Produkt 78 verzeichnete mit 12.533.460 den höchsten Gesamtumsatz, während Produkt 21 mit 11.956.700 den niedrigsten Gesamtumsatz verzeichnete. Dies weist darauf hin, dass die Gesamtverkaufsbeträge für verschiedene Produkte relativ nahe beieinander liegen.

5. Anzahl der nach Saison und Jahr geordneten Produkte (Balkendiagramm)

• Im Winter waren die Bestellungen im Vergleich zu anderen Jahreszeiten deutlich geringer. Darüber hinaus war die Anzahl der Bestellungen für jede Saison in den Jahren 2022 und 2023 ähnlich, mit Ausnahme des Winters, wo 2023 weniger Bestellungen eingingen als 2022.

6. Anzahl der nach Saison bestellten Produkte (Liniendiagramm)

• Im Winter war ein allgemeiner Rückgang der Produktbestellungen zu beobachten. Das Jahr 2023 verzeichnete im Vergleich zu 2022 einen Rückgang der Bestellungen, insbesondere im Winter.

7. Anzahl der bestellten Produkte pro Monat

• Der Februar verzeichnete die niedrigste Bestellrate. Die Bestellungen waren für ungerade Monate in der ersten Jahreshälfte und für gerade Monate in der zweiten Jahreshälfte höher, mit Ausnahme von Dezember 2023, wo das Bestellvolumen dem November 2023 entsprach.

8. Gesamtverkaufsbetrag nach Saison

• Die Wintermonate 2022 und 2023 verzeichneten im Vergleich zu anderen Jahreszeiten geringere Gesamtverkäufe. Darüber hinaus waren die Gesamtverkäufe im Winter 2023 etwas niedriger als im Winter 2022.

Diese explorativen Analysen liefern wertvolle Einblicke in die Dynamik von Vertrieb und Kundenverhalten. Durch das Verständnis dieser Muster können wir fundierte Entscheidungen treffen und Strategien entwickeln, um die Vertriebsleistung zu optimieren und das Umsatzwachstum voranzutreiben.

. Modellentwicklung und -bewertung

In diesem Abschnitt beschreiben wir detailliert den Prozess des Trainings und der Bewertung von Modellen für maschinelles Lernen, um den Gesamtumsatz vorherzusagen. Die folgenden Schritte skizzieren unseren Ansatz:

1. Datenvorverarbeitung

Wir begannen mit der Bereinigung und Vorbereitung des Datensatzes, der Behandlung fehlender Werte und der Kodierung kategorialer Variablen. Diese Vorbereitung war entscheidend, um sicherzustellen, dass der Datensatz für die Modellierung geeignet war.

• Aufteilen der Daten: Wir haben die vorverarbeiteten Daten in Trainings- und Testsätze aufgeteilt und 70 % für das Training und 30 % für Tests bereitgestellt. Diese Aufteilung hilft uns, die Leistung des Modells anhand unsichtbarer Daten zu bewerten und so eine zuverlässige Bewertung seiner Fähigkeit zur Generalisierung sicherzustellen.

Obwohl wir ursprünglich darauf abzielten, die k-fache Kreuzvalidierung für eine robustere Bewertung zu verwenden, führten uns Speicherbeschränkungen und die Komplexität bestimmter Modelle wie MLP, RBF und XGBoost dazu, die Train-Test-Split-Methode zu verwenden. Trotz ihrer Einfachheit bietet diese Methode eine praktikable Alternative zur Bewertung der Modellleistung.

2. Modellauswahl

Wir haben die folgenden Algorithmen für maschinelles Lernen basierend auf der Komplexität des Verkaufsdatensatzes und der Art des Problems ausgewählt:

• MLP (Multi-Layer Perceptron): MLP eignet sich zur Erfassung nichtlinearer Interaktionen und versteckter Muster in den Daten und kann die Komplexität verschiedener Kundensegmente, Produktkategorien und Saisonzeiten effektiv bewältigen Muster.

• XGBoost: Bekannt für seine Robustheit gegenüber Überanpassung und die Fähigkeit, strukturierte Daten zu verarbeiten, hilft XGBoost dabei, die Wichtigkeit von Funktionen zu erkennen und die Faktoren zu verstehen, die sich auf den Umsatz auswirken.

• Random Forest: Mit seinem Ensemble-Ansatz verwaltet Random Forest hochdimensionale Daten gut, reduziert das Risiko einer Überanpassung und bietet stabile Vorhersagen auch bei verrauschten Daten.

• Gradient Boosting: Durch die sequentielle Kombination schwacher Lernender erfasst Gradient Boosting komplexe Funktionsbeziehungen und verbessert die Modellleistung iterativ.

3. Trainieren des Modells

Jedes ausgewählte Modell wurde mithilfe des Trainingsdatensatzes mit der Methode .fit() trainiert.

4. Modellbewertung

Wir haben die trainierten Modelle anhand mehrerer Metriken bewertet:

• Mean Squared Error (MSE): Misst den Durchschnitt der quadrierten Differenzen zwischen vorhergesagten und tatsächlichen Werten. Ein niedrigerer MSE weist auf eine bessere Genauigkeit hin.

• Mittlerer absoluter Fehler (MAE): Berechnet den Durchschnitt der absoluten Differenzen zwischen vorhergesagten und tatsächlichen Werten und spiegelt die durchschnittliche Fehlergröße wider. Ein niedrigerer MAE weist auch auf eine bessere Leistung hin.

• R-Quadrat-Score: Stellt den Anteil der Varianz in der Zielvariablen (TOTAL_SALES) dar, der durch das Modell erklärt wird. Ein R-Quadrat-Wert näher bei 1 deutet auf eine bessere Anpassung hin.

Ergebnisinterpretation:

• MLP (Multi-Layer Perceptron): Erzielte einen sehr niedrigen MSE- und MAE-Wert mit einem R-Quadrat-Wert nahe 1, was auf eine hervorragende Leistung bei der Vorhersage von TOTAL_SALES hinweist.

• XGBoost: Hat auch bei relativ niedrigen MSE- und MAE-Werten und einem hohen R-Quadrat-Wert eine gute Leistung gezeigt, was eine starke Korrelation zwischen vorhergesagten und tatsächlichen Werten zeigt.

• Random Forest: Lieferte die niedrigsten MSE- und MAE-Werte unter allen Modellen und einen hohen R-Quadrat-Wert, wodurch es am genauesten für die Prognose von TOTAL_SALES ist.

• Gradient Boosting: Obwohl es im Vergleich zu anderen Modellen einen höheren MSE und MAE aufwies, zeigte es dennoch eine starke Korrelation zwischen Vorhersagen und tatsächlichen Werten mit einem hohen R-Quadrat-Score.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass das Random-Forest-Modell mit den niedrigsten MSE- und MAE-Werten und dem höchsten R-Quadrat-Wert am besten abschneidet.

5. Hyperparameter-Tuning

Wir haben Hyperparameter-Tuning mit Techniken wie Rastersuche oder Zufallssuche durchgeführt, um die Leistung der Modelle weiter zu optimieren.

6. Vorhersage

Die trainierten Modelle wurden verwendet, um mit der Methode .predict() Vorhersagen zu neuen Daten zu treffen.

7. Modellbereitstellung

Wir haben das leistungsstärkste Modell in einer Produktionsumgebung bereitgestellt, um den realen Einsatz zu erleichtern.

8. Modellüberwachung und -wartung

Eine kontinuierliche Überwachung der Modellleistung ist unerlässlich. Wir werden das Modell nach Bedarf aktualisieren, um die Genauigkeit im Laufe der Zeit aufrechtzuerhalten.

9. Interpretation und Analyse

Abschließend haben wir die Ergebnisse des Modells analysiert, um umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen und fundierte Geschäftsentscheidungen zu treffen.

Dieser umfassende Ansatz stellt sicher, dass wir robuste, genaue Modelle entwickeln, die Verkäufe effektiv vorhersagen und strategische Entscheidungen unterstützen können.

. Geschäftseinblicke

Unsere Datenanalyse hat mehrere wichtige Erkenntnisse zutage gefördert, die das Umsatzwachstum vorantreiben und Geschäftsstrategien optimieren können:

1. Gezieltes Marketing

• Das Kundensegment „Y“ zeigte eine höhere Kaufhäufigkeit im Vergleich zu „Z“ und „X“. Um davon zu profitieren, empfehlen wir die Implementierung gezielter Marketingkampagnen, die speziell auf das Segment „Y“ zugeschnitten sind. Dieser Ansatz kann diese potenzielle Kundengruppe weiter ansprechen und den Umsatz steigern.

2. Produktwerbung

• Die Produktkategorie „B“ wies von allen Kategorien die höchste Kaufhäufigkeit auf. Die Konzentration der Werbemaßnahmen auf Produkte der Kategorie „B“ kann deren Beliebtheit steigern und zusätzliche Verkäufe ankurbeln. Maßgeschneiderte Marketingkampagnen und Sonderangebote für diese Kategorie können den Erfolg verstärken.

3. Kundenprämien und Anreize

• Die Einführung eines Prämienprogramms, das auf die Kundensegmente „X“ und „Z“ ausgerichtet ist, kann Wiederholungskäufe fördern und die Kundenbindung stärken. Personalisierte Rabatte oder Anreize können diese Segmente dazu motivieren, ihre Kaufhäufigkeit zu erhöhen und den Gesamtumsatz zu steigern.

4. Produktempfehlungen

• Der Einsatz von Datenanalysen, um Kunden im Segment „Y“ und für Produkte der Kategorie „B“ personalisierte Produktempfehlungen anzubieten, kann das Einkaufserlebnis deutlich verbessern. Erweiterte Empfehlungen erhöhen wahrscheinlich die Cross-Selling-Möglichkeiten und sorgen für zusätzliche Verkäufe.

5. Verbesserung des Kundenerlebnisses

• Die Verbesserung des gesamten Kundenerlebnisses – durch außergewöhnlichen Kundensupport, intuitive Schnittstellen und nahtlose Interaktionen – kann sich positiv auf alle Kundensegmente und Produktkategorien auswirken. Ein erstklassiges Kundenerlebnis fördert Konvertierungen und fördert Folgegeschäfte.

Durch die Nutzung dieser Erkenntnisse können wir Strategien anpassen, um bestimmte Kundensegmente und Produktkategorien effektiv anzusprechen, die Vertriebsleistung zu optimieren und das Umsatzwachstum voranzutreiben. Kontinuierliche Überwachung und Anpassung auf der Grundlage laufender Datenanalysen werden für den Erhalt des Erfolgs und das Erreichen der Geschäftsziele von entscheidender Bedeutung sein.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonVon Daten zu Entscheidungen: Wie Datenanalyse und maschinelles Lernen das Unternehmenswachstum vorantreiben können. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!