<jupyter_start><jupyter_text>[Predict Future Sales - Kaggle](https://www.kaggle.com/c/competitive-data-science-predict-future-sales)* [How to Win a Data Science Competition: Learn from Top Kagglers - Coursera](https://www.coursera.org/learn/competitive-data-science)* 위의 코세라 코스에 있는 데이터 사이언스 경진대회에서 우승하는 방법이라는 강좌와 관련된 경진대회다.* 일단위로 판매되는 데이터의 시계열 분석을 다루고 있다.* [1C Company](http://1c.ru/eng/title.htm)라는 러시아의 큰 소프트웨어 회사의 데이터이다.* 1C Company는 경영 회계, 재무 회계, 인사 관리, CRM, SRM, MRP, MRP 등과 같은 다양한 비즈니스 업무를 하고있다.<jupyter_code>import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
%ls data
sales_train = pd.read_csv('data/sales_train.csv.gz', compression='gzip')
test = pd.read_csv('data/test.csv.gz', compression='gzip')
item_categories = pd.read_csv('data/item_categories.csv')
items = pd.read_csv('data/items.csv')
shops = pd.read_csv('data/shops.csv')
submissions = pd.read_csv('data/sample_submission.csv.gz', compression='gzip')
print(sales_train.shape)
print(test.shape)
print(item_categories.shape)
print(items.shape)
print(shops.shape)
print(submissions.shape)
sales_train.head()
test.head()
submissions.head()
sales_train.isnull().sum()<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>train데이터에는 2013년 1월부터 2015년 10월까지의 데이터가 있다.test데이터로 2015년 11월 shop과 product 정보를 예측해야 한다.`sample_submission.csv.gz` 파일을 보면 item_cnt_month 를 예측하게 되어있다.<jupyter_code>[c for c in sales_train.columns if c not in test.columns]
shops.head()
items.head()
%%time 
monthly_sales = sales_train.groupby([
    "date_block_num","shop_id","item_id"])[
    "date","item_price","item_cnt_day"].agg(
    {"date":["min",'max'], "item_price":"mean", "item_cnt_day":"sum"})
monthly_sales.head(20)
items.item_category_id.head()
item_categories.head()
sales_train.item_cnt_day.plot()
plt.title("Number of products sold per day")
sales_train.item_price.hist()
plt.title("Item Price Distribution")<jupyter_output><empty_output>
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