類似商品ごとの時系列可視化と簡単な考察

はじめに

簡単に類似商品ごとに予測対象である売上数を可視化したので，可視化結果とちょっとした考察を共有できたらと思います．

可視化結果の共有

• 個数はlog(y+1)でスケーリング
• 年の情報はデータにないため2018，2019年として表示

アイス

• 夏は直感通り売上数が高い

おでん

• 販売していない時期があることに注意が必要

ホット?

• 4月〜7月，9月〜12月くらいが他の時期に比べて高い
• 自身は何の商品かよくわかっていないのでわかる方，コメントで教えて欲しいです

デザート

• 周期性がある

ドリンク

• drink1〜4の売上が低い日はdrink5〜6の売上が高いことから，冷たい飲み物とあたたかい飲み物の二種類が混在？

アルコール

• 周期性が一番顕著に現れている

スナック

• 周期性がある
• お酒のつまみとして周期性があるのかと思っていたが，アルコールの周期だけでは説明ができない

弁当

• こちらも周期性がある

チルド

• 冷凍食品はいろいろあるので，どのような冷凍食品か他データとの分析で予想する価値があるかも？

麺

• 弁当と似た動きをしているように見える

相関行列

• これまでの簡単な考察を相関からも確認することができます

おわりに

シミュレーションデータのため，詳細な分析を行うことでデータ構造に気がつくことができ，より良いスコアを出すことができるのではと思っております．

欠損値もなく，データサイズも小さいため非常に始めやすいコンペだと思いました．

週に一回くらいはトピック確認しようと思っているので，気軽にコメントなどで交流できたらと思っておりますので，コメントお待ちしております．