Rossmann Store Sales
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如果有問題可以直接寄信給我
結論 : 該篇分析方法與(Grupo Bimbo Inventory Demand)， 類似，也得到不錯的成績，因此未來對於類似的問題，這兩篇分析，可以做為一個基礎的方向。
注意 :
此問題是關於一家位於歐洲七個國家的的連鎖藥妝店，目的是銷售量預測。 因此選擇該問題的主要因素是，對於上一篇預測的 Grupo Bimbo Inventory Demand ，方法上的驗證。 由於庫存與銷售量有相關性，因此相同方法是否能有效?
該問題的目的，可以引用題目中的一段話 Reliable sales forecasts enable store managers to create effective staff schedules that increase productivity and motivation ，準確的預測，可以建立良好的排班表，進額提高員工生產力與動力，實際上我並不清楚如何應用，不過這類問題不只發生在單一企業，相信對於該問題有足夠的分析經驗後，未來在該領域上的分析，有個基礎。
Rossmann Store 位於歐洲七個國家，三千家連鎖藥妝店，以下是是該連鎖店一部分的分布圖
基本上連鎖店都位於市中心，密集程度高，也代表著競爭對手的多寡。 某些商店鄰近學校，因此特殊節慶，由於學校假日，可能導致銷售量下降。 而歐洲地區也跟台灣不同，通常星期天商店都不會營業，只有少數店家會營業，可能是鄰近精華區。 該藥妝店也會有促銷活動，可預期銷售量將會上升。
資料中包含將近兩年半的銷售資料，目的是預測未來48天的銷售量。
詳細變數意義，可以參考 kaggle 的敘述，我使用的變數大約是以下這些 :
| variable | 意義 |
|---|---|
| Sales | the turnover for any given day(Target) |
| Store | a unique Id for each store |
| Customers | the number of customers on a given day |
| Open | an indicates for whether the store was open: 0=closed, 1=open |
| Date | date |
| DayOfWeek | 1-7(Mondau-Sunday) |
| SchoolHoliday | indicates if the (Store,Date) was affected by the closure of public schools |
| Assortment | describes an assortment level: a=basic, b=extra, c=exended |
Kaggle 提供的資料如下：
| data | size | n (資料筆數) | p (變數數量) | 時間長度 |
|---|---|---|---|---|
| training data | 36 MB | 1 百萬 筆 | 14個類別變數，2個數值變數 | 2013-01-01 ~ 2015-07-31 |
| testing data | 1 MB | 4 萬 筆 | 14個類別變數，2個數值變數 | 2015-08-01 ~ 2015-09-17 |
另外提供的 data - store ，包含 1 ~ 1115 家店的相關資訊，例如：StoreType 代表商店類別，有 a,b,c,d 四種。CompetitionDistance 代表最近對手商家的距離，其他細節可以參考 Kaggle 提供的資訊 click。
由於是時間序列問題，必須預測未來，因此資料切割方式，與前一篇Grupo Bimbo Inventory Demand類似，切割方法如下：
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