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Forecast sales using store, promotion, and competitor data

Primary LanguageJupyter Notebook

Vendas da Loja Rossmann

Este projeto foi proposto no kaggle, para previsão de vendas usando dados da loja, promoção e concorrentes.

Contexto

Rossmann opera mais de 3.000 drogarias em 7 países europeus. Atualmente, os gerentes de loja da Rossmann têm a tarefa de prever suas vendas diárias com até seis semanas de antecedência. As vendas da loja são influenciadas por muitos fatores, incluindo promoções, competição, feriados escolares e estaduais, sazonalidade e localidade. Com milhares de gerentes individuais prevendo vendas com base em suas circunstâncias únicas, a precisão dos resultados pode ser bastante variada.

Desafio

Problema

  • Definição de orçamento apara reforma das Lojas.

Causas

  • Predição de vendas atual apresenta muita divergencia.
  • O processo de predição de vendas é baseado em experiencias passadas.
  • Toda previsão de Vendas é feita Manualmente pelas 1.115 Lojas Rossmann.
  • A visualisação das vendasndas é limitada ao computador.

Solucão

  • Usar um método cientifico (Machine Learning).
  • Realizar a Previsão de vendas de todas as lojas de forma automatica.
  • Visialização das prediçoes de venda pelo smartphone.

Metodologia CRISP-DM

CRISP-DM