在本文中，我们探索和分析销售数据集，以获得有价值的见解并推动业务增长。我们采取了从数据预处理到机器学习模型训练的各种步骤，以提取有意义的信息并做出明智的决策。通过本文档，我们旨在展示我们的发现、方法和建议，以提高销售业绩、确定关键客户群并优化营销策略。
在此数据集中，我们具有以下特征：
在本文中，我们将指导您完成：
。数据清理和预处理：我们如何清理数据集并处理缺失值，并对所选方法进行解释。
。探索性数据分析：洞察销售分布、特征之间的关系以及模式或异常的识别。
。模型开发和评估：训练机器学习模型来预测 TOTAL_SALES，并使用相关指标评估其性能。
。业务洞察：提高销售业绩、优化营销策略以及确定表现最佳的产品类别和客户群的关键发现。
让我们深入分析并发现这些见解如何推动业务增长。
1。深入研究数据集：检测空值
为了确保分析的准确性，我们首先彻底检查数据集以识别缺失值或空值的列。我们计算了每列中空值的数量，以评估缺失数据的程度。此步骤至关重要，因为缺失值会显着影响我们的分析质量。
2。对数据进行分类：识别分类列
接下来，我们确定了数据集中的分类列。这些列通常包含代表不同类别或标签的离散值。通过评估每个分类列中唯一值的数量，我们深入了解了现有类别的多样性，这有助于我们了解数据中潜在的分组模式和关系。
3。数据集概述和处理缺失数据
我们利用describe()函数来获取数据集数值列的简明摘要。此函数提供基本的统计属性，包括计数、平均值、标准差、四分位数、最小值和最大值。我们的直方图和箱线图分析表明，数值列没有表现出显着的偏度。因此，为了处理缺失值，我们选择将它们替换为每个相应列的平均值。这种方法有助于维护后续分析的数据完整性。
4。转换分类列：创建数值表示
为了为机器学习算法准备分类数据，我们采用了 one-hot 编码和 get_dummies() 函数等技术。这些方法通过创建二进制变量将分类列转换为数字格式，从而允许算法有效地处理和分析数据。
5。特征选择：删除不需要的列
最后，我们检查了“ORDER_DATE”和“ORDER_ID”列。由于这些列包含每行的唯一值，因此它们不为机器学习模型提供有意义的模式或关系。将它们包含在模型中不会为预测目标变量提供有价值的信息。因此，我们决定从用于 ML 建模的特征集中排除这些列。在删除这些列之前，我们复制了原始数据框。该副本将用于可视化和分析特征关系，而修改后的数据框（删除不必要的列）将用于模型训练以增强预测性能。
在本节中，我们将深入探索数据集，以了解各种特征与销售额之间的关系。我们的分析侧重于客户细分、产品类别和季节性趋势，以发现可以提高销售业绩的见解。
为了揭示有意义的模式，我们采用了各种可视化技术，包括条形图、线图和描述性统计。这项探索旨在确定主要客户群、受欢迎的产品类别以及销售行为随时间的变化。
以下是我们探索性分析的主要发现：
1。客户细分频率
2。产品类别频率
3。产品类别和客户群组合频率
4。每种产品的总销售额
5。按季节和年份订购的产品数量（条形图）
6。按季节订购的产品数量（线图）
7。按月订购的产品数量
8。按季节划分的总销售额
这些探索性分析为销售和客户行为的动态提供了宝贵的见解。通过了解这些模式，我们可以做出明智的决策并制定策略来优化销售业绩并推动收入增长。
在本节中，我们详细介绍了训练和评估机器学习模型以预测总销售额的过程。以下步骤概述了我们的方法：
1。数据预处理
我们首先清理和准备数据集、处理缺失值并对分类变量进行编码。这种准备对于确保数据集适合建模至关重要。
虽然我们最初的目标是使用 k 折交叉验证来进行更稳健的评估，但内存限制和某些模型（如 MLP、RBF 和 XGBoost）的复杂性导致我们使用了训练-测试分割方法。尽管很简单，但该方法为评估模型性能提供了一种可行的替代方案。
2。型号选择
我们根据销售数据集的复杂性和问题的性质选择了以下机器学习算法：
MLP（多层感知器）：适用于捕获数据中的非线性交互和隐藏模式，MLP 可以有效处理各种客户群、产品类别和季节性的复杂性图案。
XGBoost：XGBoost 以其针对过度拟合的稳健性和处理结构化数据的能力而闻名，有助于识别特征重要性并了解影响销售的因素。
随机森林：通过集成方法，随机森林可以很好地管理高维数据并降低过度拟合的风险，即使在噪声数据下也能提供稳定的预测。
梯度提升：通过顺序组合弱学习器，梯度提升捕获复杂的特征关系并迭代地提高模型性能。
3。训练模型
每个选定的模型都使用训练数据集和 .fit() 方法进行训练。
4。模型评估
我们使用几个指标评估训练后的模型：
均方误差 (MSE)：测量预测值和实际值之间的平方差的平均值。 MSE 越低表示准确度越高。
平均绝对误差（MAE）：计算预测值与实际值之间的绝对差的平均值，反映平均误差大小。 MAE 越低也表示性能越好。
R-squared Score：表示模型解释的目标变量（TOTAL_SALES）中方差的比例。 R 平方分数越接近 1 表明拟合效果越好。
结果解读：
MLP（多层感知器）：实现了非常低的 MSE 和 MAE，R 平方分数接近 1，表明在预测 TOTAL_SALES 方面表现出色。
XGBoost：也表现良好，具有相对较低的 MSE 和 MAE 值以及较高的 R 平方分数，显示预测值和实际值之间存在很强的相关性。
随机森林：在所有模型中提供最低的 MSE 和 MAE 以及较高的 R 平方分数，使其成为预测 TOTAL_SALES 的最准确的模型。
梯度提升：虽然与其他模型相比，它具有更高的 MSE 和 MAE，但它仍然表现出预测与实际值之间具有很强的相关性，并且具有较高的 R 平方分数。
总之，随机森林模型表现最佳，MSE 和 MAE 最低，R 平方分数最高。
5。超参数调优
我们使用网格搜索或随机搜索等技术进行超参数调整，以进一步优化模型的性能。
6。预测
经过训练的模型用于通过 .predict() 方法对新数据进行预测。
7。模型部署
我们在生产环境中部署了性能最佳的模型，以方便实际使用。
8。模型监控与维护
持续监控模型的性能至关重要。我们将根据需要更新模型，以随着时间的推移保持准确性。
9。解读与分析
最后，我们分析了模型的结果，以获得可行的见解并做出明智的业务决策。
这种全面的方法确保我们开发出稳健、准确的模型，能够有效预测销售并支持战略决策。
我们的数据分析发现了一些可以推动销售增长和优化业务策略的关键见解：
1。定向营销
2。产品促销
3。客户奖励和激励
4。产品推荐
5。改善客户体验
通过利用这些见解，我们可以定制策略来有效地针对特定的客户群和产品类别，优化销售业绩并推动收入增长。基于持续数据分析的持续监控和适应对于保持成功和实现业务目标至关重要。
以上是从数据到决策：数据分析和机器学习如何推动业务增长的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！
