Das Modell wurde von der Firma SafeGraph aus Datenmustern erstellt. Dafür haben wir vier repräsentative amerikanische Unternehmen Subway ausgewählt, Walmart, Starbucks y Old Navy. Aufgrund der Tatsache, dass wir nur Daten von hatten 2020 und 2021, Wir wollten einen Ort wählen, an dem die COVID-Periode nicht extrem bedeutsam war, damit wir beide Jahre für das Training des Modells verwenden konnten. Unsere Auswahl war Houston, Texas, da die Beschränkungen dort nicht so streng und langwierig waren wie in anderen Staaten und die Datenmuster von COVID-19 kaum beeinflusst wurden.
Technische Beschreibung des Projekts:
https://entredatos.es/costomize-predicting-the-number-of-visits-of-a-store-by-day/
Beispiele für Modellerfolg:
– https://entredatos.es/project2021-costomize/success-stories
Dashboard-Beispiele:
https://entredatos.es/project2021-costomize/dashboard-example-subway
https://entredatos.es/project2021-costomize/dashboard-example-starbucks
https://entredatos.es/project2021-costomize/dashboard-example-walmart
https://entredatos.es/project2021-costomize/dashboard-example-oldnavy
Die im Dashboard angezeigten Daten sind Teil der Validierungsdaten, Die vorhergesagten Besuche beziehen sich also auf die Validierungsdaten (vom Modell nicht gesehen). Wir haben die Daten auf einen einzigen Monat beschränkt, da es sich um ein Modell eines möglichen Starts handelt.
Code-Repository: https://github.com/angel-langdon/Project2021
(Datensätze wurden aufgrund der SafeGraph-Datenrichtlinie aus dem Repository entfernt)
HAFTUNGSAUSSCHLUSS: Es ist ein Universitätsprojekt, Wir werden nicht mit ihm weitermachen und wir verdienen kein Geld. Es ist eher auf die Erstellung eines Portfolios und auf die universitäre Forschung ausgerichtet.