Walmart
Karen Neri - A01657974
2022-09-09
Importar bases de datos
stores <- read.csv("/Users/Karen/Documents/stores.csv")
features <- read.csv("/Users/Karen/Documents/features (1).csv")
train <- read.csv("/Users/Karen/Documents/train.csv")
test <- read.csv("/Users/Karen/Documents/test.csv")Instalar paquetes y llamar librerias
#install.packages("dplyr")
library(dplyr)##
## Attaching package: 'dplyr'## The following objects are masked from 'package:stats':
##
## filter, lag## The following objects are masked from 'package:base':
##
## intersect, setdiff, setequal, unionEntender las bases de datos
summary(stores)## Store Type Size
## Min. : 1 Length:45 Min. : 34875
## 1st Qu.:12 Class :character 1st Qu.: 70713
## Median :23 Mode :character Median :126512
## Mean :23 Mean :130288
## 3rd Qu.:34 3rd Qu.:202307
## Max. :45 Max. :219622count (stores, Type, sort = TRUE)## Type n
## 1 A 22
## 2 B 17
## 3 C 6str(stores)## 'data.frame': 45 obs. of 3 variables:
## $ Store: int 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ...
## $ Type : chr "A" "A" "B" "A" ...
## $ Size : int 151315 202307 37392 205863 34875 202505 70713 155078 125833 126512 ...summary(features)## Store Date Temperature Fuel_Price
## Min. : 1 Length:8190 Min. : -7.29 Min. :2.472
## 1st Qu.:12 Class :character 1st Qu.: 45.90 1st Qu.:3.041
## Median :23 Mode :character Median : 60.71 Median :3.513
## Mean :23 Mean : 59.36 Mean :3.406
## 3rd Qu.:34 3rd Qu.: 73.88 3rd Qu.:3.743
## Max. :45 Max. :101.95 Max. :4.468
##
## MarkDown1 MarkDown2 MarkDown3 MarkDown4
## Min. : -2781 Min. : -265.76 Min. : -179.26 Min. : 0.22
## 1st Qu.: 1578 1st Qu.: 68.88 1st Qu.: 6.60 1st Qu.: 304.69
## Median : 4744 Median : 364.57 Median : 36.26 Median : 1176.42
## Mean : 7032 Mean : 3384.18 Mean : 1760.10 Mean : 3292.94
## 3rd Qu.: 8923 3rd Qu.: 2153.35 3rd Qu.: 163.15 3rd Qu.: 3310.01
## Max. :103185 Max. :104519.54 Max. :149483.31 Max. :67474.85
## NA's :4158 NA's :5269 NA's :4577 NA's :4726
## MarkDown5 CPI Unemployment IsHoliday
## Min. : -185.2 Min. :126.1 Min. : 3.684 Mode :logical
## 1st Qu.: 1440.8 1st Qu.:132.4 1st Qu.: 6.634 FALSE:7605
## Median : 2727.1 Median :182.8 Median : 7.806 TRUE :585
## Mean : 4132.2 Mean :172.5 Mean : 7.827
## 3rd Qu.: 4832.6 3rd Qu.:213.9 3rd Qu.: 8.567
## Max. :771448.1 Max. :229.0 Max. :14.313
## NA's :4140 NA's :585 NA's :585str(features)## 'data.frame': 8190 obs. of 12 variables:
## $ Store : int 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
## $ Date : chr "05/02/2010" "12/02/2010" "19/02/2010" "26/02/2010" ...
## $ Temperature : num 42.3 38.5 39.9 46.6 46.5 ...
## $ Fuel_Price : num 2.57 2.55 2.51 2.56 2.62 ...
## $ MarkDown1 : num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
## $ MarkDown2 : num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
## $ MarkDown3 : num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
## $ MarkDown4 : num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
## $ MarkDown5 : num NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
## $ CPI : num 211 211 211 211 211 ...
## $ Unemployment: num 8.11 8.11 8.11 8.11 8.11 ...
## $ IsHoliday : logi FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE ...summary(test)## Store Dept Date IsHoliday
## Min. : 1.00 Min. : 1.00 Length:115064 Mode :logical
## 1st Qu.:11.00 1st Qu.:18.00 Class :character FALSE:106136
## Median :22.00 Median :37.00 Mode :character TRUE :8928
## Mean :22.24 Mean :44.34
## 3rd Qu.:33.00 3rd Qu.:74.00
## Max. :45.00 Max. :99.00str(test)## 'data.frame': 115064 obs. of 4 variables:
## $ Store : int 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
## $ Dept : int 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
## $ Date : chr "02/11/2012" "09/11/2012" "16/11/2012" "23/11/2012" ...
## $ IsHoliday: logi FALSE FALSE FALSE TRUE FALSE FALSE ...summary(train)## Store Dept Date Weekly_Sales
## Min. : 1.0 Min. : 1.00 Length:421570 Min. : -4989
## 1st Qu.:11.0 1st Qu.:18.00 Class :character 1st Qu.: 2080
## Median :22.0 Median :37.00 Mode :character Median : 7612
## Mean :22.2 Mean :44.26 Mean : 15981
## 3rd Qu.:33.0 3rd Qu.:74.00 3rd Qu.: 20206
## Max. :45.0 Max. :99.00 Max. :693099
## IsHoliday
## Mode :logical
## FALSE:391909
## TRUE :29661
##
##
## str(train)## 'data.frame': 421570 obs. of 5 variables:
## $ Store : int 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
## $ Dept : int 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
## $ Date : chr "05/02/2010" "12/02/2010" "19/02/2010" "26/02/2010" ...
## $ Weekly_Sales: num 24924 46039 41596 19404 21828 ...
## $ IsHoliday : logi FALSE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE ...#Observaciones
#1. En features hay NA's en mas de la mitad de los registros de Markdown (Del 1 al 5)
#2. En features hay 585 NAs en CPI, Uneyployment y hay 585 registros de isholiday = TRUE. Tiene relacion? R: Sin Relacion
#3. En features y en test, Date tiene formato de caracter
#4. En train hay ventas negativas Herramienta el generador de valor de datos
Paso 1. Definir el area del negocio que buscamos impactar o mejorar y su KPI
El departamento de mercadotecnia de EUA (con muestra de 45 tiendas) en el indicador de ventas semanales
Paso 2. Seleccionar plantilla (-s) para crear valor a partir de los datos de los clientes
Vision / Segmentacion / Personalizacion / Contextualizacion
Paso 3. Generar ideas o conceptos especificos
Elaborar un modelo predicitivo de ventas semanales
Paso 4. Reunir los datos requeridos
Elaborar una base de datos con la variable dependiente (ventas semanales) y las variables independientes
Paso 5. Plan de ejecucion
Mercadotecnia elaborar el plan para despegar modelo predictivo en fases:
Fase 1. Piloto (San Antonio Tx)
Fase 2. Texas
Fase 3. EUA
Sistemas asegurara la captura del markdown en las bases de datos
Creación de la base de datos consolidada
#Agregar "STORES" a "TRAIN"
bd <- merge(train, stores, by= "Store")
#Agregar FEATURES a bd
bd1 <- merge(bd, features)
#Eliminar columnas
bd2 <- bd1
bd2 <- subset(bd2, select = -c(MarkDown1, MarkDown2, MarkDown3, MarkDown4, MarkDown5))
summary(bd2)## Store Date IsHoliday Dept
## Min. : 1.0 Length:421570 Mode :logical Min. : 1.00
## 1st Qu.:11.0 Class :character FALSE:391909 1st Qu.:18.00
## Median :22.0 Mode :character TRUE :29661 Median :37.00
## Mean :22.2 Mean :44.26
## 3rd Qu.:33.0 3rd Qu.:74.00
## Max. :45.0 Max. :99.00
## Weekly_Sales Type Size Temperature
## Min. : -4989 Length:421570 Min. : 34875 Min. : -2.06
## 1st Qu.: 2080 Class :character 1st Qu.: 93638 1st Qu.: 46.68
## Median : 7612 Mode :character Median :140167 Median : 62.09
## Mean : 15981 Mean :136728 Mean : 60.09
## 3rd Qu.: 20206 3rd Qu.:202505 3rd Qu.: 74.28
## Max. :693099 Max. :219622 Max. :100.14
## Fuel_Price CPI Unemployment
## Min. :2.472 Min. :126.1 Min. : 3.879
## 1st Qu.:2.933 1st Qu.:132.0 1st Qu.: 6.891
## Median :3.452 Median :182.3 Median : 7.866
## Mean :3.361 Mean :171.2 Mean : 7.960
## 3rd Qu.:3.738 3rd Qu.:212.4 3rd Qu.: 8.572
## Max. :4.468 Max. :227.2 Max. :14.313#Cambiar formato de fecha
bd2$Date <- as.Date(bd2$Date, format = "%d/%m/%Y")
str(bd2)## 'data.frame': 421570 obs. of 11 variables:
## $ Store : int 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
## $ Date : Date, format: "2011-04-01" "2011-04-01" ...
## $ IsHoliday : logi FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE ...
## $ Dept : int 49 26 81 34 59 30 7 85 8 28 ...
## $ Weekly_Sales: num 13168 5947 28545 9950 317 ...
## $ Type : chr "A" "A" "A" "A" ...
## $ Size : int 151315 151315 151315 151315 151315 151315 151315 151315 151315 151315 ...
## $ Temperature : num 59.2 59.2 59.2 59.2 59.2 ...
## $ Fuel_Price : num 3.52 3.52 3.52 3.52 3.52 ...
## $ CPI : num 215 215 215 215 215 ...
## $ Unemployment: num 7.68 7.68 7.68 7.68 7.68 ...#install.packages("wordspace")
library(wordspace)## Loading required package: Matrixsigncount(bd2$Weekly_Sales)## pos zero neg
## 420212 73 1285#Eliminar ventas menores que 0
bd3 <- bd2
bd3 <- bd3[bd3$Weekly > 0, ]
summary (bd3)## Store Date IsHoliday Dept
## Min. : 1.0 Min. :2010-02-05 Mode :logical Min. : 1.00
## 1st Qu.:11.0 1st Qu.:2010-10-08 FALSE:390652 1st Qu.:18.00
## Median :22.0 Median :2011-06-17 TRUE :29560 Median :37.00
## Mean :22.2 Mean :2011-06-18 Mean :44.24
## 3rd Qu.:33.0 3rd Qu.:2012-02-24 3rd Qu.:74.00
## Max. :45.0 Max. :2012-10-26 Max. :99.00
## Weekly_Sales Type Size Temperature
## Min. : 0 Length:420212 Min. : 34875 Min. : -2.06
## 1st Qu.: 2120 Class :character 1st Qu.: 93638 1st Qu.: 46.68
## Median : 7662 Mode :character Median :140167 Median : 62.09
## Mean : 16033 Mean :136750 Mean : 60.09
## 3rd Qu.: 20271 3rd Qu.:202505 3rd Qu.: 74.28
## Max. :693099 Max. :219622 Max. :100.14
## Fuel_Price CPI Unemployment
## Min. :2.472 Min. :126.1 Min. : 3.879
## 1st Qu.:2.933 1st Qu.:132.0 1st Qu.: 6.891
## Median :3.452 Median :182.4 Median : 7.866
## Mean :3.361 Mean :171.2 Mean : 7.960
## 3rd Qu.:3.738 3rd Qu.:212.4 3rd Qu.: 8.567
## Max. :4.468 Max. :227.2 Max. :14.313#Agregar numero de la semana
bd4 <- bd3
bd4$week_number <- strftime(bd4$Date, format = "%V")
str(bd4)## 'data.frame': 420212 obs. of 12 variables:
## $ Store : int 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
## $ Date : Date, format: "2011-04-01" "2011-04-01" ...
## $ IsHoliday : logi FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE ...
## $ Dept : int 49 26 81 34 59 30 7 85 8 28 ...
## $ Weekly_Sales: num 13168 5947 28545 9950 317 ...
## $ Type : chr "A" "A" "A" "A" ...
## $ Size : int 151315 151315 151315 151315 151315 151315 151315 151315 151315 151315 ...
## $ Temperature : num 59.2 59.2 59.2 59.2 59.2 ...
## $ Fuel_Price : num 3.52 3.52 3.52 3.52 3.52 ...
## $ CPI : num 215 215 215 215 215 ...
## $ Unemployment: num 7.68 7.68 7.68 7.68 7.68 ...
## $ week_number : chr "13" "13" "13" "13" ...bd4$week_number <- as.integer(bd4$week_number)
str(bd4)## 'data.frame': 420212 obs. of 12 variables:
## $ Store : int 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
## $ Date : Date, format: "2011-04-01" "2011-04-01" ...
## $ IsHoliday : logi FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE ...
## $ Dept : int 49 26 81 34 59 30 7 85 8 28 ...
## $ Weekly_Sales: num 13168 5947 28545 9950 317 ...
## $ Type : chr "A" "A" "A" "A" ...
## $ Size : int 151315 151315 151315 151315 151315 151315 151315 151315 151315 151315 ...
## $ Temperature : num 59.2 59.2 59.2 59.2 59.2 ...
## $ Fuel_Price : num 3.52 3.52 3.52 3.52 3.52 ...
## $ CPI : num 215 215 215 215 215 ...
## $ Unemployment: num 7.68 7.68 7.68 7.68 7.68 ...
## $ week_number : int 13 13 13 13 13 13 13 13 13 13 ...summary(bd4)## Store Date IsHoliday Dept
## Min. : 1.0 Min. :2010-02-05 Mode :logical Min. : 1.00
## 1st Qu.:11.0 1st Qu.:2010-10-08 FALSE:390652 1st Qu.:18.00
## Median :22.0 Median :2011-06-17 TRUE :29560 Median :37.00
## Mean :22.2 Mean :2011-06-18 Mean :44.24
## 3rd Qu.:33.0 3rd Qu.:2012-02-24 3rd Qu.:74.00
## Max. :45.0 Max. :2012-10-26 Max. :99.00
## Weekly_Sales Type Size Temperature
## Min. : 0 Length:420212 Min. : 34875 Min. : -2.06
## 1st Qu.: 2120 Class :character 1st Qu.: 93638 1st Qu.: 46.68
## Median : 7662 Mode :character Median :140167 Median : 62.09
## Mean : 16033 Mean :136750 Mean : 60.09
## 3rd Qu.: 20271 3rd Qu.:202505 3rd Qu.: 74.28
## Max. :693099 Max. :219622 Max. :100.14
## Fuel_Price CPI Unemployment week_number
## Min. :2.472 Min. :126.1 Min. : 3.879 Min. : 1.00
## 1st Qu.:2.933 1st Qu.:132.0 1st Qu.: 6.891 1st Qu.:14.00
## Median :3.452 Median :182.4 Median : 7.866 Median :26.00
## Mean :3.361 Mean :171.2 Mean : 7.960 Mean :25.83
## 3rd Qu.:3.738 3rd Qu.:212.4 3rd Qu.: 8.567 3rd Qu.:38.00
## Max. :4.468 Max. :227.2 Max. :14.313 Max. :52.00#Separar año, mes y dia
bd5 <- bd4
bd5 <- bd5 %>%
dplyr::mutate(year = lubridate::year(Date),
month = lubridate::month(Date),
day = lubridate::day(Date))
summary (bd5)## Store Date IsHoliday Dept
## Min. : 1.0 Min. :2010-02-05 Mode :logical Min. : 1.00
## 1st Qu.:11.0 1st Qu.:2010-10-08 FALSE:390652 1st Qu.:18.00
## Median :22.0 Median :2011-06-17 TRUE :29560 Median :37.00
## Mean :22.2 Mean :2011-06-18 Mean :44.24
## 3rd Qu.:33.0 3rd Qu.:2012-02-24 3rd Qu.:74.00
## Max. :45.0 Max. :2012-10-26 Max. :99.00
## Weekly_Sales Type Size Temperature
## Min. : 0 Length:420212 Min. : 34875 Min. : -2.06
## 1st Qu.: 2120 Class :character 1st Qu.: 93638 1st Qu.: 46.68
## Median : 7662 Mode :character Median :140167 Median : 62.09
## Mean : 16033 Mean :136750 Mean : 60.09
## 3rd Qu.: 20271 3rd Qu.:202505 3rd Qu.: 74.28
## Max. :693099 Max. :219622 Max. :100.14
## Fuel_Price CPI Unemployment week_number
## Min. :2.472 Min. :126.1 Min. : 3.879 Min. : 1.00
## 1st Qu.:2.933 1st Qu.:132.0 1st Qu.: 6.891 1st Qu.:14.00
## Median :3.452 Median :182.4 Median : 7.866 Median :26.00
## Mean :3.361 Mean :171.2 Mean : 7.960 Mean :25.83
## 3rd Qu.:3.738 3rd Qu.:212.4 3rd Qu.: 8.567 3rd Qu.:38.00
## Max. :4.468 Max. :227.2 Max. :14.313 Max. :52.00
## year month day
## Min. :2010 Min. : 1.00 Min. : 1.00
## 1st Qu.:2010 1st Qu.: 4.00 1st Qu.: 8.00
## Median :2011 Median : 6.00 Median :16.00
## Mean :2011 Mean : 6.45 Mean :15.67
## 3rd Qu.:2012 3rd Qu.: 9.00 3rd Qu.:23.00
## Max. :2012 Max. :12.00 Max. :31.00Generar regresión
regresion <- lm(Weekly_Sales ~ Store + Dept + IsHoliday + Type + Size + Temperature + Fuel_Price + CPI + Unemployment + week_number + year + month + day, data=bd5)
summary (regresion)##
## Call:
## lm(formula = Weekly_Sales ~ Store + Dept + IsHoliday + Type +
## Size + Temperature + Fuel_Price + CPI + Unemployment + week_number +
## year + month + day, data = bd5)
##
## Residuals:
## Min 1Q Median 3Q Max
## -34331 -12895 -5852 5626 671540
##
## Coefficients:
## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## (Intercept) 1.110e+06 2.999e+05 3.701 0.000214 ***
## Store -1.426e+02 3.087e+00 -46.198 < 2e-16 ***
## Dept 1.108e+02 1.097e+00 101.013 < 2e-16 ***
## IsHolidayTRUE 8.511e+02 1.391e+02 6.119 9.45e-10 ***
## TypeB -3.133e+02 1.078e+02 -2.908 0.003642 **
## TypeC 5.836e+03 1.840e+02 31.709 < 2e-16 ***
## Size 9.920e-02 9.584e-04 103.511 < 2e-16 ***
## Temperature 3.701e+00 2.133e+00 1.735 0.082688 .
## Fuel_Price 4.791e+02 1.480e+02 3.237 0.001207 **
## CPI -2.340e+01 9.996e-01 -23.409 < 2e-16 ***
## Unemployment -2.538e+02 2.062e+01 -12.308 < 2e-16 ***
## week_number 7.678e+02 4.566e+02 1.682 0.092648 .
## year -5.485e+02 1.485e+02 -3.695 0.000220 ***
## month -3.167e+03 1.988e+03 -1.594 0.111036
## day -1.281e+02 6.539e+01 -1.959 0.050115 .
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## Residual standard error: 21690 on 420197 degrees of freedom
## Multiple R-squared: 0.08982, Adjusted R-squared: 0.08979
## F-statistic: 2962 on 14 and 420197 DF, p-value: < 2.2e-16#Ventas semanales
#library(shiny)
#ui <- fluidPage(
#selectInput("Variables","Variables",choices = names(bd5)),
#plotOutput("myplot"))
#server <- function(input, output, session) {
#output$myplot <- renderPlot({
#plot(Weekly_Sales ~ get(input$Variables) , data=bd5)
#})
#}
#shinyApp(ui, server)Construir un modelo de predicción
datos_nuevos <- data.frame(Store=1, Dept=1, IsHoliday = TRUE, Type = "A", Size = 151315, Temperature = 59.17, Fuel_Price = 3.5524, CPI = 214.8372, Unemployment = 7.682, week_number = 1, year = 2012, month = 1, day = 1)
predict (regresion, datos_nuevos)## 1
## 14681.54Propuestas
La primer propuesta es dado que las ventas estan estrechamente relacionadas con las semanas en las cuales hay festividades, serÃa óptimo crear e implementar material POP en PDV (Puntos de Venta) que ayude a generar awareness sobre los productos mostrados en festividades (Ej. Navidad) e incrementen el atractivo visual en la tienda para mantener el engagement con los consumidores.
La segunda propuesta se enfocarÃa en centrarse en el resto de las semanas sin festividades, para mantener las semanas con temporada alta en el mismo nivel, y contrarestar con las nuevas ventas añadidas. Para este caso, se realizarÃan en un periodo óptimo analizado en la base de datos, diseñando una serie de promociones y descuentos exclusivos en productos que se encuentren ubicados en las zonas calientes dentro del planograma de la tienda Walmart.
Conclusiones
Al finalizar este caso, pudimos observar como a través de una limpieza de datos y una combinación de bases especÃficas para Walmart, desarrollamos una regresión para las ventas semanales, que se asociaran con diversas variables como las festividades, la temperatura, el año, entre otras, y con base en esto, un modelo predictivo que arrojara un resultado futuro de las ventas con base en la regresión histórica resultante.
De esta forma, se visualizaron las variables que mayor afectarón las ventas semanales (Tienda, departamento, festividad, tamaño, CPI, año), y con ello, se realizaron dos propuestas para el departamento de mercadotecnia que ayudaran a despegar el modelo predictivo en las 3 fases: Piloto (San Antonio), Texas, y EUA. Se espera que el departamento las analice, sistemas ayude a corroborar las bases de datos, y al final se obtenga un resultado estrechamente similar al modelo predictivo de las ventas semanales.
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title: <span style="Color:royalblue"> Walmart
author: "Karen Neri - A01657974"
date: "2022-09-09"
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## <span style="Color:royalblue"> Importar bases de datos 
```{r}
stores <- read.csv("/Users/Karen/Documents/stores.csv")
features <- read.csv("/Users/Karen/Documents/features (1).csv")
train <- read.csv("/Users/Karen/Documents/train.csv")
test <- read.csv("/Users/Karen/Documents/test.csv")
```

## <span style="Color:royalblue"> Instalar paquetes y llamar librerias 
```{r}
#install.packages("dplyr")
library(dplyr)
```

## <span style="Color:royalblue"> Entender las bases de datos
```{r}
summary(stores)
count (stores, Type, sort = TRUE)
str(stores)

summary(features)
str(features)

summary(test)
str(test)

summary(train)
str(train)

#Observaciones 
#1. En features hay NA's en mas de la mitad de los registros de Markdown (Del 1 al 5)
#2. En features hay 585 NAs en CPI, Uneyployment y hay 585 registros de isholiday = TRUE. Tiene relacion? R: Sin Relacion 
#3. En features y en test, Date tiene formato de caracter 
#4. En train hay ventas negativas 
```

## <span style="Color:royalblue"> Herramienta el generador de valor de datos 

**Paso 1. Definir el area del negocio que buscamos impactar o mejorar y su KPI**

El departamento de mercadotecnia de EUA (con muestra de 45 tiendas) en el indicador de ventas semanales 

**Paso 2. Seleccionar plantilla (-s) para crear valor a partir de los datos de los clientes**

**Vision** / Segmentacion / Personalizacion / Contextualizacion 

**Paso 3. Generar ideas o conceptos especificos**

Elaborar un modelo predicitivo de ventas semanales 

**Paso 4. Reunir los datos requeridos **

Elaborar una base de datos con la variable dependiente (ventas semanales) y las variables independientes 

**Paso 5. Plan de ejecucion **

Mercadotecnia elaborar el plan para despegar modelo predictivo en fases:

  **Fase 1.** Piloto (San Antonio Tx)

  **Fase 2.** Texas

  **Fase 3.** EUA

Sistemas asegurara la captura del markdown en las bases de datos 

## <span style="Color:royalblue"> Creación de la base de datos consolidada
```{r}
#Agregar "STORES" a "TRAIN"

bd <- merge(train, stores, by= "Store")

#Agregar FEATURES a bd
bd1 <- merge(bd, features)

#Eliminar columnas 
bd2 <- bd1
bd2 <- subset(bd2, select = -c(MarkDown1, MarkDown2, MarkDown3, MarkDown4, MarkDown5))
summary(bd2)

#Cambiar formato de fecha
bd2$Date <- as.Date(bd2$Date, format = "%d/%m/%Y")
str(bd2)

#install.packages("wordspace")
library(wordspace)

signcount(bd2$Weekly_Sales)

#Eliminar ventas menores que 0 
bd3 <- bd2
bd3 <- bd3[bd3$Weekly > 0, ]
summary (bd3)

#Agregar numero de la semana 
bd4 <- bd3
bd4$week_number <- strftime(bd4$Date, format = "%V")
str(bd4)
bd4$week_number <- as.integer(bd4$week_number)
str(bd4)
summary(bd4)

#Separar año, mes y dia
bd5 <- bd4
bd5 <- bd5 %>%
    dplyr::mutate(year = lubridate::year(Date),
                  month = lubridate::month(Date),
                  day = lubridate::day(Date))

summary (bd5)
```

## <span style="Color:royalblue"> Generar regresión
```{r}
regresion <- lm(Weekly_Sales ~ Store + Dept + IsHoliday + Type + Size + Temperature + Fuel_Price + CPI + Unemployment + week_number + year + month + day, data=bd5)

summary (regresion)

#Ventas semanales
#library(shiny)

#ui <- fluidPage(
  #selectInput("Variables","Variables",choices = names(bd5)),
  #plotOutput("myplot"))

#server <- function(input, output, session) {

  #output$myplot <- renderPlot({
    #plot(Weekly_Sales ~ get(input$Variables) , data=bd5)
  #})
#}

#shinyApp(ui, server)
```

## <span style="Color:royalblue"> Construir un modelo de predicción 
```{r}
datos_nuevos <- data.frame(Store=1, Dept=1, IsHoliday = TRUE, Type = "A", Size = 151315, Temperature = 59.17, Fuel_Price = 3.5524, CPI = 214.8372, Unemployment = 7.682, week_number = 1, year = 2012, month = 1, day = 1)

predict (regresion, datos_nuevos)
```

## <span style="Color:royalblue"> Propuestas 
1. La primer propuesta es dado que las ventas estan estrechamente relacionadas con las semanas en las cuales hay festividades, sería óptimo crear e implementar **material POP en PDV (Puntos de Venta)** que ayude a generar **awareness** sobre los productos mostrados en festividades (Ej. Navidad) e incrementen el atractivo visual en la tienda para mantener el **engagement** con los consumidores. 

2. La segunda propuesta se enfocaría en centrarse en el resto de las semanas sin festividades, para mantener las semanas con temporada alta en el mismo nivel, y contrarestar con las nuevas ventas añadidas. Para este caso, se realizarían en un periodo óptimo analizado en la base de datos, diseñando una serie de **promociones y descuentos exclusivos en productos** que se encuentren ubicados en las zonas calientes dentro del **planograma** de la tienda Walmart. 

## <span style="Color:royalblue"> Conclusiones 
Al finalizar este caso, pudimos observar como a través de una limpieza de datos y una combinación de bases específicas para Walmart, desarrollamos una regresión para las ventas semanales, que se asociaran con diversas variables como las festividades, la temperatura, el año, entre otras, y con base en esto, un modelo predictivo que arrojara un resultado futuro de las ventas con base en la regresión histórica resultante. 

De esta forma, se visualizaron las variables que mayor afectarón las ventas semanales **(Tienda, departamento, festividad, tamaño, CPI, año)**, y con ello, se realizaron dos propuestas para el departamento de mercadotecnia que ayudaran a despegar el modelo predictivo en las 3 fases: **Piloto (San Antonio), Texas, y EUA.** Se espera que el departamento las analice, sistemas ayude a corroborar las bases de datos, y al final se obtenga un resultado estrechamente similar al modelo predictivo de las ventas semanales. 

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