Utilizando datos de POS de un mes determinado en una tienda de venta directa proporcionados por un JA en la prefectura de Hyogo, analizamos la situación de las ventas en la tienda de venta directa. Los datos proporcionados incluían información como la fecha en que se produjo la venta, la edad y el sexo del cliente, el precio de compra y la cantidad de cada artículo, y la categoría del producto. Utilizando estos datos, presentaremos los resultados del análisis de series de tiempo, análisis de atributos, análisis de ventas concurrentes y medición de la efectividad de los eventos promocionales. Antes de estos análisis, utilizamos la función de tabla de JMP para realizar la agregación por atributos del comprador. También presentaremos cómo el preprocesamiento del trabajo de análisis se ha hecho más eficiente a través de funciones GUI superiores que no se encuentran en herramientas de uso común como Python. También realizamos análisis univariados y pudimos comprender visualmente las características de los datos. Luego, utilizando Python y otras herramientas, realizaron análisis de series de tiempo para comprender las tendencias en el número de visitantes a la tienda y los montos de compra por día de la semana, y analizaron los cambios en las ventas por categoría de producto. También investigamos los factores detrás de las fluctuaciones de las ventas vinculándolos con datos externos. A continuación, el análisis de atributos reveló la relación entre la edad y el sexo de los clientes y los productos comprados. En el análisis de venta conjunta, utilizamos gráficos para visualizar las relaciones entre productos que a menudo se compran juntos. Finalmente, medimos la efectividad de los eventos promocionales y evaluamos el impacto de eventos promocionales específicos en las ventas. A través de estos análisis, estamos considerando comprender las características de las tiendas y proporcionar información que pueda usarse como referencia para futuras operaciones de las tiendas.
