Descubra como a análise de dados revelou a melhor loja do Walmart para investimento. Neste artigo, exploramos o processo detalhado, desde a coleta e preparação dos dados até a modelagem preditiva e recomendações.

O Walmart: Uma Breve Visão Geral

O Walmart Inc. é uma multinacional americana fundada em 1962 por Sam Walton. A empresa é uma das maiores redes varejistas do mundo, com lojas de departamentos que oferecem uma ampla variedade de produtos, desde itens de mercado até artigos esportivos.

  • Fundada em 1962 por Sam Walton
  • Uma das maiores redes varejistas do mundo
  • Lojas de departamentos com ampla variedade de produtos

Objetivo do Projeto: Expansão das Lojas Walmart

O Walmart está buscando identificar em qual de suas 45 lojas nos Estados Unidos deveria investir na expansão do espaço físico. O objetivo é analisar dados históricos das vendas semanais e identificar a melhor opção para expansão, com base no volume de vendas.

  • Identificação da melhor loja para investimento na expansão
  • Análise de dados históricos das vendas semanais
  • Foco no volume de vendas como critério principal

Dados Disponíveis e Variáveis Analisadas

Os dados fornecidos contêm informações sobre as vendas semanais de 45 lojas Walmart no período de 05/02/2010 a 01/11/2012. As variáveis disponíveis incluem o número da loja, a data de início da semana de vendas e datas de feriados relevantes como Ação de Graças.

  • Informações das vendas semanais de 45 lojas Walmart
  • Período de análise: 05/02/2010 a 01/11/2012
  • Variáveis analisadas: número da loja, data de início da semana de vendas, datas de feriados relevantes

Contexto e Objetivo da Análise

Durante a análise, foram consideradas diversas variáveis relacionadas ao desempenho de vendas de uma loja, como volume total de vendas, a presença de feriados relevantes, variáveis econômicas e climáticas. O objetivo era compreender como essas variáveis impactavam o volume de vendas.

  • Foram analisadas as variáveis de vendas semanais e a presença de feriados relevantes
  • Também foram consideradas variáveis econômicas e climáticas para cada semana
  • O objetivo da análise foi compreender o impacto dessas variáveis no volume de vendas

Preparação e Transformação dos Dados

Durante a preparação dos dados, foram realizadas diversas transformações para facilitar a análise, incluindo a conversão das datas para formato datetime, criação de colunas para ano, mês e dia da semana, preenchimento de valores faltantes de temperatura com a mediana, e padronização dos nomes das lojas. Além disso, foram criadas features adicionais, como vendas cumulativas, médias semanais e mensais.

  • Transformações realizadas incluíram conversão das datas, criação de colunas para facilitar a análise
  • Preenchimento de valores faltantes de temperatura com a mediana
  • Foram criadas features adicionais, como vendas cumulativas, médias semanais e mensais

Análise Exploratória e Principais Insights

Durante a análise exploratória, foram gerados diversos gráficos e medidas para entender melhor os dados. Alguns insights importantes foram identificados, como o desempenho da loja 45, sazonalidade nas médias de vendas semanais e mensais, e o desempenho diferenciado de lojas em estados específicos.

  • Foram gerados gráficos e medidas para compreender melhor os dados
  • Principais insights incluem desempenho da loja 45, sazonalidade nas médias de vendas e desempenho diferenciado de lojas em estados específicos
  • Foram identificados padrões de sazonalidade nas vendas

Análise de Correlações

Foram calculados os coeficientes de correlação de Pearson entre as vendas e as demais variáveis, revelando uma correlação de 0.23 com a temperatura. Essa análise forneceu insights importantes sobre como as variáveis econômicas e climáticas estão relacionadas ao desempenho de vendas.

  • Calculados os coeficientes de correlação de Pearson entre vendas e outras variáveis
  • Identificada correlação significativa entre vendas e temperatura
  • Análise forneceu insights sobre a relação entre variáveis econômicas e climáticas e o desempenho de vendas

Análise de Correlações

Ao analisar as correlações entre o preço da gasolina, o índice de preços ao consumidor e a taxa de desemprego, identificamos padrões interessantes que podem impactar o desempenho das lojas. As correlações negativas encontradas indicam que esses fatores têm influência sobre as vendas das lojas.

  • Preço da gasolina apresenta correlação negativa fraca com as vendas
  • Índice de preços ao consumidor tem correlação negativa moderada com as vendas
  • Taxa de desemprego exibe correlação negativa fraca com as vendas

Análises Adicionais

Além das correlações identificadas, realizamos análises adicionais para compreender melhor o comportamento das vendas. Utilizamos gráficos com distribuição e estatísticas descritivas das vendas ao longo do tempo, além de destacar a média móvel do período para a loja com maior volume de vendas.

  • Gráficos com distribuição e estatísticas descritivas das vendas ao longo do tempo
  • Destaque para a média móvel do período para a loja com maior volume de vendas

Modelos Preditivos

Para prever as vendas semanais das lojas, testamos diversos algoritmos de Machine Learning. O XGBoost Regressor se destacou como o melhor modelo, apresentando um RMSE de teste de aproximadamente 3100. Utilizamos esse modelo para projetar o volume de vendas após a expansão em cada loja.

  • Teste de diversos algoritmos de Machine Learning para prever as vendas
  • Destaque para o XGBoost Regressor como o melhor modelo
  • Projeções do volume de vendas após a expansão em cada loja

Conclusões e Recomendações

Após uma análise extensa dos dados e a aplicação de modelos preditivos, recomendamos que o investimento na expansão seja feito na Loja 45. Essa recomendação se baseia em diversos fatores, como o histórico de vendas, o volume médio semanal de vendas, a localização da loja e o potencial de aumento indicado pelo modelo.

  • Loja 45 possui o maior volume total de vendas no histórico
  • Loja 45 apresenta o maior volume médio semanal de vendas
  • Localização da Loja 45 na Califórnia, um dos estados com melhores performances
  • Potencial de aumento de 8% nas vendas semanais após a expansão, indicado pelo modelo

Conclusão

Com base em análises aprofundadas, a loja 45 do Walmart se destaca como a escolha ideal para investimento, oferecendo potencial de aumento nas vendas e retorno significativo. A análise de dados fornece insights valiosos para tomada de decisões estratégicas.