零售分析之沃尔玛数据项目

简介：
本项目深入剖析全球零售巨头沃尔玛的数据，通过数据分析洞察其销售策略、顾客行为及市场趋势，旨在为零售行业提供可借鉴的成功案例和优化建议。 沃尔玛希望准确预测销售量与需求变化以优化库存管理，并应对因无法预料的需求波动而面临的挑战。目前的机器学习算法有时会因为不适当的模型选择而导致断货或过剩的情况。 为了更好地进行预测，理想的机器学习算法需要考虑各种因素对不同时间点需求的影响，包括季节性变动以及经济状况（如消费者价格指数CPI和失业率等）等因素。 沃尔玛全年举行多次促销活动，尤其是在超级碗、劳动节、感恩节及圣诞节前。这些重要假期的销售情况尤为重要，在评估中，与这些假日相关的数据权重是非节假日的五倍。 然而，在缺乏完整或理想的历史数据的情况下，如何准确地模拟降价促销对重大节日的影响成为一个挑战。目前提供的是45家沃尔玛商店位于不同地区的过去历史销售记录，涵盖文件《Walmart_Store_sales》中的日期范围从20开始的数据集。