Das Unternehmen produziert und vertreibt Fertigteig für heiße Waffeln an verschiedene lokale Verkaufsstellen wie Supermärkte, Fast-Food-Restaurants und Imbissstände. Die Umsätze haben in den letzten Monaten aufgrund einer Überproduktion und schwankender Nachfrage starke Schwankungen erfahren.
Das Ziel dieses Projekts ist es, einen Faktor zu identifizieren, der hilft, die Produktionsplanung zu optimieren, sodass in Zukunft nur die benötigte Menge an Fertigteig produziert wird. Dies soll helfen, Überschüsse zu vermeiden und die Effizienz zu steigern.
Datensatzübersicht
Für die Analyse wird ein Datensatz namens hot_waffles.csv verwendet. Der Datensatz enthält Verkaufsdaten der letzten 50 Tage und umfasst die folgenden Spalten:
Verkaufsdatum: Der Tag, an dem die Fertigteig-Einheiten verkauft wurden.
Verkaufte Einheiten: Die Anzahl der verkauften Fertigteig-Einheiten an diesem Tag.
Temperatur: Die durchschnittliche Temperatur des Tages, die als potenzieller Einflussfaktor auf den Verkauf betrachtet wird.
Regenwahrscheinlichkeit: Ein Wert, der die Wahrscheinlichkeit für Regen an diesem Tag angibt. Dies könnte ebenfalls den Verkauf beeinflussen (z.B. mehr Verkäufe an regnerischen Tagen).
Wochentag: Der Wochentag, an dem die Verkaufszahlen erfasst wurden. Wochenendtage könnten höhere Verkaufszahlen aufweisen.
Mit diesem Datensatz soll untersucht werden, ob es Korrelationen zwischen den Wetterbedingungen (Temperatur, Regenwahrscheinlichkeit) und den Verkaufszahlen gibt, um die Produktion entsprechend anzupassen.
Analyseansatz
Für die Analyse werden wir zunächst die Korrelationen zwischen den verschiedenen Faktoren und den Verkaufszahlen untersuchen. Die wichtigsten Schritte umfassen:
Korrelation von Wetterdaten und Verkaufszahlen: Wir werden untersuchen, ob eine hohe Temperatur oder eine hohe Regenwahrscheinlichkeit den Verkauf von Waffelteig begünstigt oder verringert.
Wochentagsanalyse: Da die Nachfrage an Wochentagen und Wochenenden variieren kann, werden wir analysieren, ob es einen Unterschied im Verkauf an Wochenenden im Vergleich zu Wochentagen gibt.
Durchschnittliche Verkaufszahlen: Wir werden die durchschnittlichen Verkaufszahlen pro Tag berechnen und dabei saisonale Schwankungen berücksichtigen.
Erstellung eines Vorhersagemodells: Basierend auf den identifizierten Mustern werden wir ein einfaches Modell entwickeln, um zukünftige Verkaufszahlen basierend auf den Wettervorhersagen und dem Wochentag zu prognostizieren.
Ergebnisse und Maßnahmen
Die Analyse hat folgende Ergebnisse geliefert:
Faktor
Auswirkung auf Verkaufszahlen
Temperatur
Positive Korrelation: Höhere Temperaturen führen zu einer Erhöhung der Verkaufszahlen.
Regenwahrscheinlichkeit
Negative Korrelation: Hohe Regenwahrscheinlichkeit führt zu einem Rückgang der Verkaufszahlen.
Wochentag
Positive Korrelation an Wochenenden: Höhere Verkaufszahlen an Samstagen und Sonntagen.
Basierend auf diesen Ergebnissen wird empfohlen, die Produktionsmenge an Tagen mit hoher Temperatur und an Wochenenden zu erhöhen, während die Produktion an regnerischen Tagen und in der Woche ggf. reduziert werden kann.
Empfohlene nächste Schritte
Die nächsten Schritte zur Optimierung der Produktionsplanung umfassen:
Implementierung eines Vorhersagemodells: Ein einfaches Modell zur Vorhersage der Verkaufszahlen basierend auf Wettervorhersagen und dem Wochentag kann in das Produktionsplanungssystem integriert werden.
Automatisierte Anpassung der Produktionsmenge: Das Modell kann verwendet werden, um die Produktion in Echtzeit anzupassen und die Überproduktion zu vermeiden.
Langfristige Datensammlung: Weitere Daten über Verkaufszahlen und Wetterbedingungen sollten kontinuierlich gesammelt werden, um die Modellgenauigkeit zu verbessern und saisonale Trends besser abzubilden.