小売業界の商品および顧客に対する予測分析をデータサイエンスの方法

1. データの取得 (データ収集)

主なデータソース：

• 販売データ：商品ID、売上数量、売上金額、販売日、店舗ID。
• 顧客データ：顧客ID、年齢、性別、地域、購買履歴。
• 外部データ：天気データ、祝日情報、キャンペーン情報、経済指標。

データ取得方法：

• データベース：SQLを使用して販売データを取得。

  SELECT product_id, customer_id, sales, date FROM sales_data;

• API：外部データ（天気やキャンペーン情報）を取得。
• CSV/Excelファイル：社内で保存されている履歴データ。

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2. データの前処理 (データクレンジング)

主な処理内容：

1. 欠損値の処理：
   • 欠損部分を特定し、平均値、中央値、またはゼロで補完。または、場合によっては欠損データを削除。

   data['sales'].fillna(data['sales'].mean(), inplace=True)

2. 異常値の処理：
   • 箱ひげ図やZスコアを使用して異常値を検出し、必要に応じて修正または除外。

   from scipy.stats import zscore
   data = data[(zscore(data['sales']) < 3)]

3. データ型の統一：
   • 日付型のデータを適切なフォーマットに変換。

   data['date'] = pd.to_datetime(data['date'])

4. カテゴリ変数のエンコード：
   • One-HotエンコーディングまたはLabel Encodingを使用。

   from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder
   encoder = OneHotEncoder()
   encoded_features = encoder.fit_transform(data[['category']])

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3. データ分析と可視化

分析：

• 売上トレンド分析：
  • 時系列データを分析し、季節性やトレンドを特定。
• 顧客セグメンテーション：
  • 購入頻度、平均購入金額、再購入率を基に顧客を分類。
• 商品人気分析：
  • 売上ランキングや売れ筋商品の特定。

可視化：

• 時系列プロット：売上データの推移。

  import matplotlib.pyplot as plt
  data.groupby('date')['sales'].sum().plot()
  plt.show()

• ヒートマップ：特徴量間の相関関係を視覚化。

  import seaborn as sns
  sns.heatmap(data.corr(), annot=True, cmap='coolwarm')

• クラスタリング結果の可視化：
  • PCAやt-SNEを用いて高次元データを2次元に圧縮し、顧客や商品クラスタを視覚化。

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4. 特徴エンジニアリング

主な特徴量：

1. 時系列特徴量：
   • 曜日、月、季節、祝日フラグ。

   data['day_of_week'] = data['date'].dt.dayofweek

2. ラグ特徴量：
   • 過去の売上（例：1週間前、1ヶ月前の売上）。

   data['lag_7'] = data['sales'].shift(7)

3. 集約特徴量：
   • 商品別、店舗別、顧客別の平均売上や最大売上。

   data['mean_sales'] = data.groupby('product_id')['sales'].transform('mean')

4. 外部データの統合：
   • 天気や祝日情報を結合して予測に活用。

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5. モデル選定と訓練

モデル選定：

• 販売予測：回帰モデル（XGBoost、LightGBM）、時系列モデル（ARIMA、Prophet）。
• 顧客分析：クラスタリング（K-Means、DBSCAN）、分類モデル（ロジスティック回帰、ランダムフォレスト）。

モデル訓練：

1. データ分割：
   • 訓練データとテストデータに分割。

   from sklearn.model_selection import train_test_split
   X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

2. クロスバリデーション：
   • ハイパーパラメータを選択するための交差検証。

   from sklearn.model_selection import GridSearchCV
   param_grid = {'n_estimators': [100, 200], 'max_depth': [3, 5, 7]}
   grid = GridSearchCV(estimator=model, param_grid=param_grid, cv=5)
   grid.fit(X_train, y_train)

3. モデル学習：
   • 最適なパラメータを用いて最終モデルを訓練。

   model = grid.best_estimator_
   model.fit(X_train, y_train)

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6. モデル評価

• 評価指標：
  • 回帰モデル：MAE（平均絶対誤差）、RMSE（平方平均二乗誤差）、R2スコア。
  • 分類モデル：精度（Accuracy）、再現率（Recall）、F1スコア。

  from sklearn.metrics import mean_absolute_error, r2_score
  mae = mean_absolute_error(y_test, y_pred)
  r2 = r2_score(y_test, y_pred)
  print(f"MAE: {mae}, R2: {r2}")

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7. モデルの運用化 (デプロイ)

デプロイ方法：

• API化：FlaskやFastAPIで予測モデルを提供。

  from flask import Flask, request, jsonify
  app = Flask(__name__)
  
  @app.route('/predict', methods=['POST'])
  def predict():
      input_data = request.json
      prediction = model.predict(input_data)
      return jsonify({'prediction': prediction.tolist()})

継続的な運用：

• 新しいデータを使った再トレーニング：
  • 定期的に新しい販売データを取得し、モデルを更新。
• ダッシュボードの構築：
  • TableauやPower BIを使用して予測結果をリアルタイムで監視。