Вопрос или проблема
У меня есть данные о продажах по клиентам (b2b) и по датам. Я хочу проверить, сохраняется ли распределение продаж по дням внутри недель от недели к неделе.
Начальный набор данных
| Клиент | Дата | Продажи |
|---|---|---|
| Alpha | 2019-02-23 | 527 |
| Beta | 2019-02-23 | 642 |
| Alpha | 2019-02-24 | 776 |
| … | … | … |
| Beta | 2021-07-28 | 1236 |
Я преобразовал это в
| Клиент | Неделя | Понедельник | Вторник | Среда | Четверг | Пятница | Суббота | Воскресенье |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Alpha | 201906 | 0.2202 | 0.15799 | 0.178202 | 0.160449 | 0.1528 | 0.130214 | 0.000067 |
| Beta | 201906 | 0.20573 | 0.183979 | 0.182207 | 0.179824 | 0.140596 | 0.107601 | 0.000061 |
| … | … | … | … | … | … | … | … | … |
| Beta | 202130 | 0.219794 | 0.181995 | 0.172113 | 0.156676 | 0.151771 | 0.117579 | 0.000072 |
Есть идеи, как с этим справиться?
Вы можете создать n матриц, где n — количество различных продуктов {Alpha, Beta, ...,}, затем для каждого продукта сгруппируйте ваши ежедневные значения по неделям, чтобы получить что-то вроде Product1 : {week_1_sales,...,week_M_sales}. С этими значениями вы создаете квадратную матрицу путаницы размером MxM с строками и столбцами week_i_sales, а значения — это K-S статистика (парная), чтобы определить, изменяется ли распределение недельных продаж продукта от недели к неделе.
Вы получите n различных матриц с этой информацией. Каждая отдельная матрица будет выглядеть примерно так: это (просто пример, в вашем случае строки и столбцы будут идентификаторами недели):
.
Ответ или решение
Ваша задача заключается в проверке, сохраняется ли распределение продаж по дням недели одинаковым из недели в неделю. Ваша трансформация данных и подход к решению этой задачи требуют тщательного анализа и тестирования.
Фокус
Для начала, давайте сконцентрируемся на глубоком понимании того, что именно вы хотите измерить. Вы хотите выяснить, сохраняется ли доля продаж по дням недели неизменной для каждого клиента из недели в неделю.
Обоснование
Понимание того, почему данное распределение важно, может поддержать обоснованность вашего исследования. Это может помочь принимать более обоснованные решения по управлению запасами или маркетинговыми кампаниями.
Элементы
Ваши данные представлены в форме, которая позволяет анализировать продажи по дням недели за каждую неделю. Рассмотрим использование статистического метода такого как критерий Колмогорова-Смирнова (KS), который подходит для сравнения двух эмпирических распределений.
Решение
-
Группировка данных:
- Начнем с разбивки данных по клиентам и неделям, используя уникальный идентификатор недели (например, ‘201906’ для 6-й недели 2019 года).
-
Построение матриц:
- Создайте матрицы, где строки и столбцы представляют недели, а значения — это статистика KS. Это позволяет сделать косвенное сравнение распределений продаж для каждой недели.
-
Анализ данных:
- Запустите тесты Kolmogorov-Smirnov попарно для каждой недели, чтобы измерить отклонения в дневных распределениях.
-
Интерпретация результатов:
- Оцените полученные KS статистики. Если статистика высокая (обычно больше 0.1), это может означать значительное различие в распределениях для сравниваемых недель.
Стратегия
Построение n матриц (где n — количество клиентских сегментов) позволяет понять, насколько вариативным является поведение клиентов. Это способствует принятию стратегических решений, таких как маркетинговые акции в определенные дни недели.
Траектория
Заключительным этапом может стать визуализация данных для легкости интерпретации и донесения до заинтересованных сторон. Рекомендую использовать графики распределений и матрицы несоответствия для наглядности.
Таким образом, внедрение методов анализа и статистического тестирования поможет не только верифицировать гипотезы о стабильности распределения продаж, но и усовершенствовать управление процессами вашего бизнеса.