# Applicazioni pratiche di machine learning/Previsione di vendite future

Applicazioni pratiche di machine learning
Copertina Tutti i moduli · Sviluppo
* Applicazioni pratiche di machine learningApplicazioni pratiche di machine learning
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** Previsioni su azioni, criptovalute, derivatiApplicazioni pratiche di machine learning/Previsioni su azioni, criptovalute, derivati
** Trovare lavoroApplicazioni pratiche di machine learning/Trovare lavoro
** Previsioni sul cambiamento climaticoApplicazioni pratiche di machine learning/Previsioni sul cambiamento climatico
** Previsioni sul livello del mareApplicazioni pratiche di machine learning/Previsioni sul livello del mare
** Previsioni sulle produzioni agricoleApplicazioni pratiche di machine learning/Previsioni sulle produzioni agricole
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** Previsione di vendite futureApplicazioni pratiche di machine learning/Previsione di vendite future
** Segmentazione dei clientiApplicazioni pratiche di machine learning/Segmentazione dei clienti
** Previsioni su direct mailApplicazioni pratiche di machine learning/Previsioni su direct mail
* Appendice
** Installazione di RApplicazioni pratiche di machine learning/Installazione di R
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** Creare reports in JupyterApplicazioni pratiche di machine learning/Creare reports in Jupyter
** ChatGpt come data analyst o data scientistApplicazioni pratiche di machine learning/ChatGpt come data analyst o data scientist
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# ESEMPIO 1
## Parte 1 : Dati e obiettivo

Nel dataset train.csv scaricabile da qui : https://www.kaggle.com/competitions/demand-forecasting-kernels-only/data si hanno 5 anni di dati sulle vendite di 50 articoli in 10 negozi diversi e si vogliono prevedere 3 mesi di vendite future per ciascuno dei 50 articoli nei diversi negozi, utilizzando la libreria Prophet di Facebook.
I dati a disposizione sono :
* date - Data della vendita.
* store - ID Negozio
* item - ID Articolo
* sales - Numero di articoli venduti in quel particolare negozio e in quella particolare data.
Il dataset test.csv dovrà essere riempito con le previsioni di vendite dei 3 mesi successivi.
Caricamento dati:

## Parte 2 : Esplorazione dati

L'articolo più venduto è l'ID 15 nel negozio 2 infatti :
Il negozio con più vendite è il 2 infatti :

## Parte 3 : Modellizzazione e Previsione

Il dataset test riempito con le previsioni è il seguente :

# ESEMPIO 2
### Parte 1: Dati

Avendo un set di dati temporali composto da vendite giornaliere,gentilmente fornito da una delle più grandi società di software russe - 1C Azienda (http://1c.ru/eng/title.htm) è possibile prevedere quali saranno le vendite future dell'azienda . Nel dataset sales_train ci sono 2.935.849 registrazioni giornaliere con 11 variabili a cui ne verranno aggiunte altre nei prossimi mesi. In tutto ci sono 60 negozi, 22170 articoli e 84 categorie.
Descrizioni dei files:
* sales_train.csv : Dati storici giornalieri da gennaio 2013 a ottobre 2015.
* items.csv - informazioni supplementari su articoli/prodotti.
* item_categories.csv - informazioni supplementari su categorie di articoli.
* shops.csv - informazioni supplementari sui negozi.
Variabili contenute nei datasets:
* ID : un ID che rappresenta un negozio o un articolo all'interno del set di dati
* shop_id : identificatore univoco di un negozio
* item_id : identificatore univoco di un prodotto
* item_category_id - identificatore univoco della categoria di articoli
* item_cnt_day - numero di prodotti venduti. Si vuole predire un valore mensile di questo dato
* item_price - prezzo corrente di un articolo
* data - data nel formato gg/mm/aaaa
* date_block_num - un numero di mese consecutivo, utilizzato per comodità. Gennaio 2013 è 0, febbraio 2013 è 1, ...,Ottobre 2015 è il 33
* item_name : nome dell'articolo
* name_shop : nome del negozio
* item_category_name - nome della categoria dell'articolo
Caricamento dei dati:
Creazione di nuove variabili nel dataset :
E' possibile migliorare il modello aggiungendo nuove variabili e/o modificando il tuning degli iperparametri (DA FARE)

### Parte 2: Domanda di ricerca

Si vogliono predire le vendite totali per ogni prodotto e negozio nel prossimo mese disponibile (novembre 2015)

### Parte 4: Modellizzazione

Cancellazione degli outliers: Nelle variabili prezzo item_price e numero dei prodotti venduti item_cnt_day ci sono valori anomali, troppo grandi e rari che occorre cancellare :
I dati per creare il modello previsionale sono quelli anteriori a ottobre 2015 e costituiscono il cosiddetto training set (date_block_num <33), mentre quelli relativi a ottobre 2015 (date_block_num = 33) costituiscono il validation set .
Per prevedere le vendite mensili totali a ottobre 2015 il pacchetto gbm adotta la strategia del gradiente stocastico, una piccola ma importante modifica dell'algoritmo di base.

### Parte 5: Previsione

Dopo aver ottenuto il modello, è possibile prevedere le vendite totali mensili sia sul training set che sul validation set (ottobre 2015) e si può calcolare l'errore quadratico medio (RMSE) per valutare la correttezza della previsione.
Inoltre è possibile rispondere alla domanda di ricerca prevedendo le vendite mensili sul testing set (November 2015):