在本文中，我們探索和分析銷售資料集，以獲得有價值的見解並推動業務成長。我們採取了從資料預處理到機器學習模型訓練的各種步驟，以提取有意義的資訊並做出明智的決策。透過本文檔，我們旨在展示我們的發現、方法和建議，以提高銷售業績、確定關鍵客戶群並優化行銷策略。
在此資料集中，我們具有以下特徵：
在本文中，我們將引導您完成：
。資料清理和預處理：我們如何清理資料集並處理缺失值，並對所選方法進行解釋。
。探索性資料分析：洞察銷售分佈、特徵之間的關係、模式或異常的辨識。
。模型開發和評估：訓練機器學習模型來預測 TOTAL_SALES，並使用相關指標評估其性能。
。業務洞察：提高銷售績效、優化行銷策略以及確定表現最佳的產品類別和客戶群的關鍵發現。
讓我們深入分析並發現這些見解如何推動業務成長。
1。深入研究資料集：偵測空值
為了確保分析的準確性，我們首先徹底檢查資料集以識別缺失值或空值的欄位。我們計算了每列中空值的數量，以評估缺失資料的程度。此步驟至關重要，因為缺失值會顯著影響我們的分析品質。
2。將資料分類：辨識分類列
接下來，我們確定了資料集中的分類列。這些欄位通常包含代表不同類別或標籤的離散值。透過評估每個分類列中唯一值的數量，我們深入了解了現有類別的多樣性，這有助於我們了解資料中潛在的分組模式和關係。
3。資料集概述與處理缺失資料
我們利用describe()函數來取得資料集數值列的簡明摘要。此函數提供基本的統計屬性，包括計數、平均值、標準差、四分位數、最小值和最大值。我們的直方圖和箱線圖分析表明，數值列沒有表現出顯著的偏度。因此，為了處理缺失值，我們選擇將它們替換為每個對應列的平均值。這種方法有助於維護後續分析的資料完整性。
4。轉換分類列：建立數值表示
為了為機器學習演算法準備分類數據，我們採用了 one-hot 編碼和 get_dummies() 函數等技術。這些方法透過創建二元變數將分類列轉換為數字格式，從而允許演算法有效地處理和分析資料。
5。特徵選擇：刪除不需要的欄位
最後，我們檢查了「ORDER_DATE」和「ORDER_ID」欄位。由於這些列包含每行的唯一值，因此它們不為機器學習模型提供有意義的模式或關係。將它們包含在模型中不會為預測目標變數提供有價值的資訊。因此，我們決定從用於 ML 建模的特徵集中排除這些列。在刪除這些列之前，我們複製了原始資料框。此副本將用於視覺化和分析特徵關係，而修改後的資料框（刪除不必要的列）將用於模型訓練以增強預測效能。
在本節中，我們將深入探索資料集，以了解各種特徵與銷售額之間的關係。我們的分析著重於客戶細分、產品類別和季節性趨勢，以發現可以提高銷售績效的見解。
為了揭示有意義的模式，我們採用了各種視覺化技術，包括長條圖、線圖和描述性統計。這項探索旨在確定主要客戶群、受歡迎的產品類別以及銷售行為隨時間的變化。
以下是我們探索性分析的主要發現：
1。客戶細分頻率
2。產品類別頻率
3。產品類別與顧客群組合頻率
4。每種產品的總銷售量
5。按季節和年份訂購的產品數量（長條圖）
6。按季節訂購的產品數量（線圖）
7。按月訂購的產品數量
8。按季節劃分的總銷售量
這些探索性分析為銷售和客戶行為的動態提供了寶貴的見解。透過了解這些模式，我們可以做出明智的決策並制定策略來優化銷售業績並推動收入成長。
在本節中，我們詳細介紹了訓練和評估機器學習模型以預測總銷售額的過程。以下步驟概述了我們的方法：
1。資料預處理
我們先清理和準備資料集、處理缺失值並對分類變數進行編碼。這種準備對於確保資料集適合建模至關重要。
雖然我們最初的目標是使用 k 折交叉驗證來進行更穩健的評估，但記憶體限制和某些模型（如 MLP、RBF 和 XGBoost）的複雜性導致我們使用了訓練-測試分割方法。儘管很簡單，但該方法為評估模型性能提供了一種可行的替代方案。
2。型號選擇
我們根據銷售資料集的複雜性和問題的性質選擇了以下機器學習演算法：
MLP（多層感知器）：適用於擷取資料中的非線性互動和隱藏模式，MLP 可以有效處理各種客戶群、產品類別和季節性的複雜性圖案。
XGBoost：XGBoost 以其針對過度擬合的穩健性和處理結構化資料的能力而聞名，有助於識別特徵重要性並了解影響銷售的因素。
隨機森林：透過整合方法，隨機森林可以很好地管理高維度資料並降低過度擬合的風險，即使在雜訊資料下也能提供穩定的預測。
梯度提升：透過順序組合弱學習器，梯度提升捕捉複雜的特徵關係並迭代地提高模型性能。
3。訓練模型
每個選定的模型都使用訓練資料集和 .fit() 方法進行訓練。
4。模型評估
我們使用幾個指標來評估訓練後的模型：
均方誤差 (MSE)：測量預測值和實際值之間的平方差的平均值。 MSE 越低表示準確度越高。
平均絕對誤差（MAE）：計算預測值與實際值之間的絕對差的平均值，反映平均誤差大小。 MAE 越低也表示效能越好。
R-squared Score：表示模型解釋的目標變數（TOTAL_SALES）中變異數的比例。 R 平方分數越接近 1 表示擬合效果越好。
結果解讀：
MLP（多層感知器）：實現了非常低的 MSE 和 MAE，R 平方分數接近 1，顯示在預測 TOTAL_SALES 方面表現出色。
XGBoost：也表現良好，具有相對較低的 MSE 和 MAE 值以及較高的 R 平方分數，顯示預測值和實際值之間存在很強的相關性。
隨機森林：在所有模型中提供最低的 MSE 和 MAE 以及較高的 R 平方分數，使其成為預測 TOTAL_SALES 的最準確的模型。
梯度提升：雖然與其他模型相比，它具有更高的MSE 和MAE，但它仍然表現出預測與實際值之間具有很強的相關性，並且具有較高的R 平方分數。
總而言之，隨機森林模型表現最佳，MSE 和 MAE 最低，R 平方分數最高。
5。超參數調優
我們使用網格搜尋或隨機搜尋等技術進行超參數調整，以進一步優化模型的效能。
6。預測
經過訓練的模型用於透過 .predict() 方法對新資料進行預測。
7。模型部署
我們在生產環境中部署了最佳效能的模型，以方便實際使用。
8。模型監控與維護
持續監控模型的效能至關重要。我們將根據需要更新模型，以隨著時間的推移保持準確性。
9。解讀與分析
最後，我們分析了模型的結果，以獲得可行的見解並做出明智的商業決策。
這種全面的方法確保我們發展出穩健、準確的模型，能夠有效預測銷售並支援策略決策。
我們的數據分析發現了一些可以推動銷售成長和優化商業策略的關鍵見解：
1。定向行銷
2。產品促銷
3。客戶獎勵與激勵
4。產品推薦
5。改善顧客體驗
透過利用這些見解，我們可以客製化策略來有效地針對特定的客戶群和產品類別，優化銷售業績並推動收入成長。基於持續數據分析的持續監控和適應對於保持成功和實現業務目標至關重要。
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