# Esempi di Business Analytics/Scorte di magazzino

Esempi di Business Analytics
Copertina Tutti i moduli · Sviluppo
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* Statistiche per il marketingEsempi di Business Analytics/Statistiche per il marketing
* Scorte di magazzinoEsempi di Business Analytics/Scorte di magazzino
* Gruppi di clientiEsempi di Business Analytics/Gruppi di clienti
* Clienti fedeliEsempi di Business Analytics/Clienti fedeli
* Marketing clientiEsempi di Business Analytics/Marketing clienti
* Manutenzione predittivaEsempi di Business Analytics/Manutenzione predittiva
* Serie storicheEsempi di Business Analytics/Serie storiche
* 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
* Raccomandazione prodottiApplicazioni pratiche di deep learning/Raccomandazione prodotti
* Appendice
** Installazione di RApplicazioni pratiche di machine learning/Installazione di R
** Creare reports in RStudioApplicazioni pratiche di machine learning/Creare reports in RStudio
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## Parte 1: Dati

Si tratta di un dataset transnazionale scaricabile da qui : https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/online+retail che contiene tutte le transazioni avvenute tra il 01/12/2010 e il 09/12/2011 per una vendita al dettaglio online non registrata, con sede nel Regno Unito. L'azienda vende principalmente regali unici per tutte le occasioni. Molti clienti dell'azienda sono grossisti.
Informazioni sulle variabili:
* InvoiceNo: numero della fattura. Nominale, un numero integrale di 6 cifre assegnato in modo univoco a ciascuna transazione. Se questo codice inizia con la lettera 'c', indica una cancellazione.
* StockCode: Codice prodotto (articolo). Nominale, un numero integrale di 5 cifre assegnato in modo univoco a ciascun prodotto distinto.
* Description: nome del prodotto (articolo). Nominale.
* Quantity: le quantità di ciascun prodotto (articolo) per transazione. Numerico.
* InvoiceDate: Data e ora della fattura. Numerico, il giorno e l'ora in cui è stata generata ciascuna transazione.
* UnitPrice: prezzo unitario. Numerico, prezzo del prodotto per unità in sterline.
* CustomerID: numero cliente. Nominale, un numero integrale di 5 cifre assegnato in modo univoco a ciascun cliente.
* Country: nome del paese. Nominale, il nome del paese in cui risiede ciascun cliente.
Caricamento dati:

## Parte 2: Domanda di ricerca

Si vogliono selezionare i prodotti che conviene tenere in magazzinoin modo da accorciare i tempi di distribuzione della merce. Inoltre si vogliono conoscere i prodotti più redditizi in modo da valutare il modo in cui gestirli.

## Parte 3 : Esplorazione dei dati

Ci sono 135.080 clienti non identificati nel dataset attraverso l'ID. Presumo che siano stati venduti prodotti senza identificare il cliente quindi non li elimino dal dataset.
Creo la variabile amount pari al prodotto della quantità per il prezzo relativamente ad ogni articolo ed elimino dal dataset i valori negativi di questa variabile...
Creo la variabile media delle vendite relativamente ad ogni articolo:
Il coefficiente di variazione CV misura la variabilità delle vendite degli articoli misurata tramite la deviazione standard sd in relazione alla media delle vendite . Maggiore sarà CV maggiore sarà la variabilità delle vendite per cui non sarebbe utile mettere i prodotti in magazzino. Se invece la variabilità delle vendite è bassa conviene tenere i prodotti in magazzino.
Valuto gli outliers dello scatterplot relativamente alla media delle vendite per tenerli in magazzino
Traccio nuovamente lo scatterplot eliminando gli outliers
Creo 3 clusters dei prodotti in base al coefficiente di variazione CV e alla media delle vendite...:
* prodotti_da_magazzino : vendite elevate e bassa variabilità
* prodotti_da_valutare : vendite elevate e alta variabilità
* prodotti_su_richiesta : vendite basse
Si visualizzano i 94 prodotti da magazzino ordinati in base alla media delle vendite:
Si visualizzano i prodotti più redditizi con profitto totale, CV e cluster di appartenenza: