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# SETTING PROGETTO --------------------------------------------------------
set.seed(100)
# setting librerie
# Package names
packages <- c("readxl", "readr", "forecast", "dplyr", "magrittr", "ggplot2",
"forcats", "lubridate", "RQuantLib", "devtools", "patchwork", "KFAS",
"caret", "tseries", "urca", "TSstudio", "gridExtra", "randomForest",
"prophet", "xts", "corrplot", "rstan")
# Install packages not yet installed
installed_packages <- packages %in% rownames(installed.packages())
if (any(installed_packages == FALSE)) {
install.packages(packages[!installed_packages])
}
# Packages loading
invisible(lapply(packages, library, character.only = TRUE))
# setting working directory
# working_dir = percorso cartella dati
working_dir = "~/Desktop/progetti uni github/progetto_dslab/dati"
setwd(working_dir)
# functions
mape <- function(actual,pred){
mape <- mean(abs((actual - pred)/actual))*100
return (mape)
}
# lettura dataset
ristorazione_original <- read_excel("Ristorazione.xls")
# SISTEMAZIONE DATASET & AGGIUNTA NUOVE FEATURES --------------------------
# sistemazione dataset
ristorazione <- ristorazione_original # si lavora su una copia del dataset originale
ristorazione<-ristorazione[-c(1),-c(2,3,4,5,7,10)] # header e colonne prive di dati
colnames(ristorazione)[1]<- "data"
colnames(ristorazione)[2]<- "data_anno_prec"
colnames(ristorazione)[3]<- "vendite1"
colnames(ristorazione)[4]<- "scontrini1"
colnames(ristorazione)[5]<- "vendite2"
colnames(ristorazione)[6]<- "scontrini2"
colnames(ristorazione)[7]<- "vendite3"
colnames(ristorazione)[8]<- "scontrini3"
colnames(ristorazione)[9]<- "vendite4"
colnames(ristorazione)[10]<- "scontrini4"
colnames(ristorazione)[11]<- "vendite5"
colnames(ristorazione)[12]<- "scontrini5"
colnames(ristorazione)[13]<- "vendite6"
colnames(ristorazione)[14]<- "scontrini6"
# coversione da char a numeric delle colonne vendite e scontrini
ristorazione[3:14] <- lapply(ristorazione[3:14], as.numeric)
# sistemazione date
ristorazione$data <- substr(ristorazione$data, 3, 100)
ristorazione$data <- parse_date(ristorazione$data, "%d %b %Y", locale = locale("it"))
ristorazione$data_anno_prec <- parse_date(ristorazione$data_anno_prec, "%d %b %Y", locale = locale("it"))
# aggiunta colonna stagione
getSeason <- function(DATES) { # funzione per convertire da data a stagione
WS <- as.Date("2012-12-15", format = "%Y-%m-%d") # Winter Solstice
SE <- as.Date("2012-03-15", format = "%Y-%m-%d") # Spring Equinox
SS <- as.Date("2012-06-15", format = "%Y-%m-%d") # Summer Solstice
FE <- as.Date("2012-09-15", format = "%Y-%m-%d") # Fall Equinox
# Convert dates from any year to 2012 dates
d <- as.Date(strftime(DATES, format="2012-%m-%d"))
ifelse (d >= WS | d < SE, "Inverno",
ifelse (d >= SE & d < SS, "Primavera",
ifelse (d >= SS & d < FE, "Estate", "Autunno")))
}
ristorazione$stagione <- getSeason(ristorazione$data)
# conversione in numeric
ristorazione$stagione[ristorazione$stagione == "Primavera"] <- 1
ristorazione$stagione[ristorazione$stagione == "Estate"] <- 2
ristorazione$stagione[ristorazione$stagione == "Autunno"] <- 3
ristorazione$stagione[ristorazione$stagione == "Inverno"] <- 4
ristorazione$stagione <- as.factor(ristorazione$stagione)
# aggiunta colonna mese
ristorazione$mese <- month(ristorazione$data)
ristorazione$mese <- as.factor(ristorazione$mese)
# colonna giorni festivi e feriali
ristorazione <- ristorazione %>%
mutate(weekday = wday(data, week_start = getOption("lubridate.week.start", 1))) %>%
mutate(tipo_giorno = case_when(
(weekday %in% c(6,7)) ~ "weekend"
, (weekday < 7) ~ "weekday"
, TRUE ~ "other"
)
)
ristorazione$weekday <- as.factor(ristorazione$weekday)
ristorazione["tipo_giorno"][ristorazione["tipo_giorno"] == "weekend"] <- "1"
ristorazione["tipo_giorno"][ristorazione["tipo_giorno"] == "weekday"] <- "0"
colnames(ristorazione)[which(names(ristorazione) == "tipo_giorno")] <- "is_weekend"
ristorazione$is_weekend <- as.factor(ristorazione$is_weekend)
# colonna holiday
# risulta più comodo settare manulmente le i giorni di festività
holidays_2017 <- as.Date(c("2017-01-01", "2017-01-06", "2017-02-14", "2017-04-16",
"2017-04-17", "2017-04-25", "2017-05-01", "2017-06-02",
"2017-08-15", "2017-11-01", "2017-12-08", "2017-12-24",
"2017-12-25", "2017-12-26", "2017-12-31"))
holidays_2018 <- as.Date(c("2018-01-01", "2018-01-06", "2018-02-14", "2018-04-01",
"2018-04-02", "2018-04-25", "2018-05-01", "2018-06-02",
"2018-08-15", "2018-11-01", "2018-12-08", "2018-12-24",
"2018-12-25", "2018-12-26", "2018-12-31"))
holidays_2019 <- as.Date(c("2019-01-01", "2019-01-06", "2019-02-14", "2019-04-21",
"2019-04-22", "2019-04-25", "2019-05-01", "2019-06-02",
"2019-08-15", "2019-11-01", "2019-12-08", "2019-12-24",
"2019-12-25", "2019-12-26", "2019-12-31"))
holidays_2020 <- as.Date(c("2020-01-01", "2020-01-06", "2020-02-14", "2020-04-12",
"2020-04-13", "2020-04-25", "2020-05-01", "2020-06-02",
"2020-08-15", "2020-11-01", "2020-12-08", "2020-12-24",
"2020-12-25", "2020-12-26", "2020-12-31"))
holidays_2021 <- as.Date(c("2021-01-01", "2021-01-06", "2021-02-14", "2021-04-04",
"2021-04-05", "2021-04-25", "2021-05-01", "2021-06-02",
"2021-08-15", "2021-11-01", "2021-12-08", "2021-12-24",
"2021-12-25", "2021-12-26", "2021-12-31"))
holidays_2017_to_2021 <- c(holidays_2017, holidays_2018, holidays_2019, holidays_2020, holidays_2021)
ristorazione$is_holiday <- 0
ristorazione$is_holiday[which(ristorazione$data %in% holidays_2017_to_2021)] <- 1
ristorazione$is_holiday <- as.factor(ristorazione$is_holiday)
# colore zona in base alla data
colori_zone <- read_csv("colori_zone.csv") # https://github.com/imcatta/restrizioni_regionali_covid/blob/main/dataset.csv
# selezione regioni
colori_lombardia <- colori_zone %>% filter(
denominazione_regione == "Lombardia")
names(colori_lombardia)[3] <- "colore_lombardia"
colori_emilia_romagna <- colori_zone %>% filter(
denominazione_regione == "Emilia-Romagna")
names(colori_emilia_romagna)[3] <- "colore_emilia_romagna"
colori_lombardia_emilia_romagna <- merge(x = colori_lombardia,
y = colori_emilia_romagna,
by = "data", all.x = TRUE)
colori_lombardia_emilia_romagna <- colori_lombardia_emilia_romagna[,-c(2,4)]
# si fa il join con ristorazione su data
ristorazione<-merge(x=ristorazione,y=colori_lombardia_emilia_romagna,by="data",all.x=TRUE)
ristorazione$colore_lombardia[is.na(ristorazione$colore_lombardia)] <- "bianco"
ristorazione$colore_emilia_romagna[is.na(ristorazione$colore_emilia_romagna)] <- "bianco"
# sistemazione manuale colori zone (per emilia romagna, colonna che verrà effettivamente utilizzata)
ristorazione[1:1164,"colore_emilia_romagna"]<-"bianco"
ristorazione[1165:1234,"colore_emilia_romagna"]<-"rosso"
ristorazione[1235:1258,"colore_emilia_romagna"]<-"arancione"
ristorazione[1259:1405,"colore_emilia_romagna"]<-"giallo"
ristorazione$colore_lombardia <- as.factor(ristorazione$colore_lombardia)
ristorazione$colore_emilia_romagna <- as.factor(ristorazione$colore_emilia_romagna)
# aggiunta colonna zona rossa lombardia
ristorazione$rossa_lombardia <- ifelse(ristorazione$colore_lombardia == "rosso", 1, 0)
ristorazione$rossa_lombardia <- as.factor(ristorazione$rossa_lombardia)
# aggiunta colonna zona rossa emilia romagna
ristorazione$rossa_emilia_romagna <- ifelse(ristorazione$colore_emilia_romagna == "rosso", 1, 0)
ristorazione$rossa_emilia_romagna <- as.factor(ristorazione$rossa_emilia_romagna)
# colonna asporto (per Lombardia, bisogna decidere quale regione)
# zona rossa: solo asporto e consegne a domicilio senza limiti
# zona arancione: solo asporto e consegne a domicilio senza limiti
# zona gialla: si può mangiare in presenza e consegne a domicilio senza limiti
ristorazione <- ristorazione %>%
mutate(solo_asporto_lombardia = case_when(
(colore_lombardia == "rosso") ~ TRUE
,(colore_lombardia == "arancione") ~ TRUE
, (colore_lombardia == "giallo") ~ FALSE
, TRUE ~ FALSE
)
)
# conversione true/false -> 1/0
ristorazione$solo_asporto_lombardia <- as.integer(ristorazione$solo_asporto_lombardia)
ristorazione$solo_asporto_lombardia <- as.factor(ristorazione$solo_asporto_lombardia )
ristorazione <- ristorazione %>%
mutate(solo_asporto_emilia_romagna = case_when(
(colore_lombardia == "rosso") ~ TRUE
,(colore_lombardia == "arancione") ~ TRUE
, (colore_lombardia == "giallo") ~ FALSE
, TRUE ~ FALSE
)
)
# conversione true/false -> 1/0
ristorazione$solo_asporto_emilia_romagna <- as.integer(ristorazione$solo_asporto_emilia_romagna)
ristorazione$solo_asporto_emilia_romagna <- as.factor(ristorazione$solo_asporto_emilia_romagna)
# inserimento delle colonne che riguardano gli eventi sportivi
# eventi_sportivi <- read_delim("eventi_sportivi.csv", ";", escape_double = FALSE, trim_ws = TRUE)
# eventi_sportivi <- eventi_sportivi[, -c(1)]
# cols <- colnames(eventi_sportivi)
# eventi_sportivi[cols] <- lapply(eventi_sportivi[cols], factor)
# ristorazione<-merge(x=ristorazione,y=eventi_sportivi,by="data",all.x=TRUE)
# inserimento colonne riguardanti il meteo
meteo <- read_delim("meteo.csv", ";", escape_double = FALSE, trim_ws = TRUE)
meteo <- meteo[, -c(1)]
meteo$data<-as.Date(meteo$data, format = "%d/%m/%Y")
ristorazione<-merge(x=ristorazione,y=meteo[,-3],by="data",all.x=TRUE)
ristorazione$pioggia <- as.factor(ristorazione$pioggia)
# aggiunta colonna somministrazioni vaccini
vaccini <- read_csv("somministrazioni_vaccini.csv")
vaccini <- vaccini %>%
filter(area=="LOM" | area=="EMR") %>%
filter(data_somministrazione <= as.Date("2021-04-12", format = "%Y-%m-%d")) %>%
select(data_somministrazione, area, totale)
vaccini_lombardia <- vaccini %>%
filter(area=="LOM") %>%
select(data_somministrazione, area, totale)
# per capire se ci sono dei giorni in cui non ci sono stati vaccini
d <- vaccini_lombardia$data_somministrazione
d <- as.Date(d)
date_range <- seq(min(d), max(d), by = 1)
date_range[!date_range %in% d] # non vi sono missing values
vaccini_emilia_romagna <- vaccini %>%
filter(area=="EMR") %>%
select(data_somministrazione, area, totale)
# per capire se ci sono dei giorni in cui non ci sono stati vaccini
d <- vaccini_emilia_romagna$data_somministrazione
d <- as.Date(d)
date_range <- seq(min(d), max(d), by = 1)
date_range[!date_range %in% d]
# nei giorni "2020-12-28" "2020-12-29" "2020-12-30" "2021-01-01" non sono state
# resgistrate vaccinazioni
# aggiunta date mancanti
data_somministrazione <- seq(as.Date("2020-12-28", format = "%Y-%m-%d"),
as.Date("2020-12-30", format = "%Y-%m-%d"), by = 1)
area = rep("EMR", times = 3)
totale = rep(0, times = 3)
missing_dates_28_30 <- data.frame(data_somministrazione, area, totale)
# aggiunta date mancanti
data_somministrazione <- as.Date("2021-01-01", format = "%Y-%m-%d")
area = "EMR"
totale = 0
missing_dates_01_01 <- data.frame(data_somministrazione, area, totale)
# si aggiornano i dati per EMR
vaccini_emilia_romagna = rbind(vaccini_emilia_romagna[1,], # ora non ci sono più date mancanti
missing_dates_28_30,
vaccini_emilia_romagna[2,],
missing_dates_01_01,
vaccini_emilia_romagna[-(1:2),])
# sistemazione colonne
names(vaccini_lombardia)[3] <- "tot_vaccini_lombardia"
names(vaccini_lombardia)[1] <- "data"
vaccini_lombardia$area <- NULL
names(vaccini_emilia_romagna)[3] <- "tot_vaccini_emilia_romagna"
names(vaccini_emilia_romagna)[1] <- "data"
vaccini_emilia_romagna$area <- NULL
# integrazione con il file ristorazione
ristorazione <- merge(x = ristorazione, y = vaccini_lombardia, by = "data", all.x = TRUE)
ristorazione <- merge(x = ristorazione, y = vaccini_emilia_romagna, by = "data", all.x = TRUE)
ristorazione$tot_vaccini_lombardia[is.na(ristorazione$tot_vaccini_lombardia)] <- 0
ristorazione$tot_vaccini_emilia_romagna[is.na(ristorazione$tot_vaccini_emilia_romagna)] <- 0
# check NA values
sum(is.na(ristorazione$data)) # 0 NA
sum(is.na(ristorazione$data_anno_prec)) # 68 NA, viene
# which(is.na(ristorazione$data_anno_prec))
# per ogni ristorante viene verificata la presenza di valori NA o meno
# i seguenti NA potrebbero essere dovuti a giorni senza vendite oppure ad errori di imputazione
sum(is.na(ristorazione$vendite1)) # 68 NA
# which(is.na(ristorazione$vendite1))
# subset(ristorazione[,c(1,3)], is.na(ristorazione$vendite1))
# 26 febbraio 2018 - 2 marzo 2018: ondata di gelo e neve
# 31 maggio 2018: ?
# 12 marzo 2020 - 6 maggio 2020: covid
# 25-26 dicembre 2020, 1,6 gennaio 2021: feste
# 4-5 aprile 2021: pasqua
sum(is.na(ristorazione$vendite2)) # 55 NA
# which(is.na(ristorazione$vendite2))
# subset(ristorazione[,c(1,5)], is.na(ristorazione$vendite2))
# 12 marzo 2020 - 3 maggio 2020: covid
# 25 dicembre 2020: festa
# 4 aprile 2021: pasqua
sum(is.na(ristorazione$vendite3)) # 1096 NA
# which(is.na(ristorazione$vendite3))
# subset(ristorazione[,c(1,7)], is.na(ristorazione$vendite3))
# fino al 8 novembre 2019: ristorante non attivo, se non per alcuni giorni (test)
# 12 marzo 2020 - 6 maggio 2020: covid
# 25-26 dicembre 2020, 1 gennaio 2021: feste
# 4-5 aprile 2021: pasqua
sum(is.na(ristorazione$vendite4)) # 108 NA
# which(is.na(ristorazione$vendite4))
# subset(ristorazione[,c(1,9)], is.na(ristorazione$vendite4))
# 1 gennaio 2014: feste
# 16-17 aprile 2017: pasqua
# 15 agosto 2017: ferragosto
# 25-26 dicembre 2017, 1 gennaio 2018: feste
# 1-2 aprile 2018: pasqua
# 15 maggio 2018: ?
# 15 agosto 2018: ferragosto
# 25-26 dicembre 2018, 1 gennaio 2019: feste
# 21-22 aprile 2019: pasqua
# 15 agosto 2019: ferragosto
# 25-26 dicembre 2019, 1 gennaio 2020: feste
# 12 marzo 2020 - 2 giungo 2020: covid
# 15-16 agosto 2020: ferragosto
# 25-26 dicembre 2020: feste
# 4-5 aprile 2021: pasqua
sum(is.na(ristorazione$vendite5)) # 62 NA
# which(is.na(ristorazione$vendite5))
# subset(ristorazione[,c(1,11)], is.na(ristorazione$vendite5))
# 9 aprile - 13 aprile 2018: ?
# 16 maggio 2018: ?
# 5 giugno 2018: ?
# 12 marzo 2020 - 3 maggio 2020: covid
# 25 dicembre 2020: festa
# 4 aprile 2021: pasqua
sum(is.na(ristorazione$vendite6)) # 319 NA
# which(is.na(ristorazione$vendite6))
# subset(ristorazione[,c(1,13)], is.na(ristorazione$vendite6))
# 1 gennaio - 20 settembre 2017: ristorante non attivo
# 14 maggio 2018: ?
# 12 marzo 2020 - 3 maggio 2020: covid
# 25 dicembre 2020: festa
# 4 aprile 2021: pasqua
# i seguenti valori NA verranno trattati nelle fasi di creazione di df per ciascun ristorante
# il numero di scontrini NA per ciascun ristorante corrisponde con il numero di vendite NA
# sistemazione NA data_anno_prec
first_date = ristorazione[421,"data_anno_prec"]+1
last_date = ristorazione[427,"data_anno_prec"]-1
dates <- seq(first_date, last_date, by = "1 day")
ristorazione[c(422:426),"data_anno_prec"] <- dates
ristorazione[516, "data_anno_prec"] <- as.Date("2017-06-01", format = "%Y-%m-%d")
first_date = ristorazione[1166,"data_anno_prec"]+1
last_date = ristorazione[1223,"data_anno_prec"]-1
dates <- seq(first_date, last_date, by = "1 day")
ristorazione[c(1167:1222),"data_anno_prec"] <- dates
first_date = ristorazione[1454,"data_anno_prec"]+1
last_date = ristorazione[1457,"data_anno_prec"]-1
dates <- seq(first_date, last_date, by = "1 day")
ristorazione[c(1455:1456),"data_anno_prec"] <- dates
ristorazione[1462 , "data_anno_prec"] <- as.Date("2020-01-03", format = "%Y-%m-%d")
ristorazione[1467 , "data_anno_prec"] <- as.Date("2020-01-08", format = "%Y-%m-%d")
first_date = ristorazione[1554,"data_anno_prec"]+1
last_date = ristorazione[1557,"data_anno_prec"]-1
dates <- seq(first_date, last_date, by = "1 day")
ristorazione[c(1555:1556),"data_anno_prec"] <- dates
# aggiunta manuale vacanze scolastiche/ festività straniere/ blackfriday ecc.
other_dates <- read_excel("vacanze_scolastiche_saldi.xls")
other_dates <- other_dates[-1,21:24]
names(other_dates) <- c("vacanze_scolastiche_lombardia", "black_friday_saldi_lombardia",
"vacanze_scolastiche_emilia_romagna", "black_friday_saldi_emilia_romagna")
ristorazione <- cbind(ristorazione, other_dates)
ristorazione$vacanze_scolastiche_lombardia <- as.factor(ristorazione$vacanze_scolastiche_lombardia)
ristorazione$vacanze_scolastiche_emilia_romagna <- as.factor(ristorazione$vacanze_scolastiche_emilia_romagna)
ristorazione$black_friday_saldi_lombardia <- as.factor(ristorazione$black_friday_saldi_lombardia)
ristorazione$black_friday_saldi_emilia_romagna <- as.factor(ristorazione$black_friday_saldi_emilia_romagna)
# correzione manuale colonna saldi e black friday per Emilia Romagna
ristorazione[, "black_friday_saldi_emilia_romagna"] <- 0
ristorazione[5:64, "black_friday_saldi_emilia_romagna"] <- 1
ristorazione[182:242, "black_friday_saldi_emilia_romagna"] <- 1
ristorazione[328, "black_friday_saldi_emilia_romagna"] <- 1
ristorazione[370:428, "black_friday_saldi_emilia_romagna"] <- 1
ristorazione[549:609, "black_friday_saldi_emilia_romagna"] <- 1
ristorazione[692, "black_friday_saldi_emilia_romagna"] <- 1
ristorazione[735:794, "black_friday_saldi_emilia_romagna"] <- 1
ristorazione[917:972, "black_friday_saldi_emilia_romagna"] <- 1
ristorazione[1063, "black_friday_saldi_emilia_romagna"] <- 1
ristorazione[1100:1160, "black_friday_saldi_emilia_romagna"] <- 1
ristorazione[1309:1369, "black_friday_saldi_emilia_romagna"] <- 1
ristorazione[1427, "black_friday_saldi_emilia_romagna"] <- 1
ristorazione[1491:1550, "black_friday_saldi_emilia_romagna"] <- 1
ristorazione$black_friday_saldi_emilia_romagna <- as.factor(ristorazione$black_friday_saldi_emilia_romagna)
# aggiunta colonna covid
ristorazione$covid <- 0
ristorazione[ristorazione$data > "2020-03-09",]$covid <- 1
ristorazione$covid <- as.factor(ristorazione$covid )
# CREAZIONE DATAFRAME PER CIASCUN RISTORANTE -------------------------------------
# si crea un dataframe per ciascun ristorante
col_date <- subset(ristorazione, select = c(1, 2))
col_nomi <- c("data", "data_anno_prec", "vendite", "scontrini")
# col_date <- subset(ristorazione, select = c(1, 2, 3, 4, 5)) # data, data_anno_prec, giorno_settimana, uguali per ogni ristorante
# col_nomi <- c("data", "data_anno_prec", "giorno_settimana", "mese", "stagione", "vendite", "scontrini")
#ristorante1
ristorante1 <- data.frame(col_date, ristorazione$vendite1, ristorazione$scontrini1)
colnames(ristorante1) <- col_nomi
ristorante1$vendite[is.na(ristorante1$vendite)] <- 0 # sostiuisco i valori NA con 0 (per alcuni casi si potrebbe sostituire con valori quali la media)
ristorante1$scontrini[is.na(ristorante1$scontrini)] <- 0
ristorante1$rapprto_v_s <- ristorante1$vendite/ristorante1$scontrini
ristorante1$rapprto_v_s[is.na(ristorante1$rapprto_v_s)] <- 0
ristorante1$chiuso <- 0
ristorante1$chiuso <- ifelse(ristorante1$rapprto_v_s == 0, 1, 0)
ristorante1$chiuso <- as.factor(ristorante1$chiuso)
ristorante1 <- merge(x = ristorante1, y = ristorazione[ , -c(2:14)], by = "data", all.x=TRUE)
# ristorante1$covid <- ristorazione$covid
# ristorante1$rossa <- ristorazione$rossa_emilia_romagna
#ristorante2
ristorante2 <- data.frame(col_date, ristorazione$vendite2, ristorazione$scontrini2)
colnames(ristorante2) <- col_nomi
ristorante2$vendite[is.na(ristorante2$vendite)] <- 0
ristorante2$scontrini[is.na(ristorante2$scontrini)] <- 0
ristorante2$rapprto_v_s <- ristorante2$vendite/ristorante2$scontrini
ristorante2$rapprto_v_s[is.na(ristorante2$rapprto_v_s)] <- 0
ristorante2$chiuso <- 0
ristorante2$chiuso <- ifelse(ristorante2$rapprto_v_s == 0, 1, 0)
ristorante2$chiuso <- as.factor(ristorante2$chiuso)
ristorante2 <- merge(x = ristorante2, y = ristorazione[ , -c(2:14)], by = "data", all.x=TRUE)
# ristorante2$covid <- ristorazione$covid
# ristorante2$rossa <- ristorazione$rossa_emilia_romagna
#ristorante3
ristorante3 <- data.frame(col_date, ristorazione$vendite3, ristorazione$scontrini3)
colnames(ristorante3) <- col_nomi
ristorante3$vendite[is.na(ristorante3$vendite)] <- 0
ristorante3$scontrini[is.na(ristorante3$scontrini)] <- 0
ristorante3$rapprto_v_s <- ristorante3$vendite/ristorante3$scontrini
ristorante3$rapprto_v_s[is.na(ristorante3$rapprto_v_s)] <- 0
ristorante3$chiuso <- 0
ristorante3$chiuso <- ifelse(ristorante3$rapprto_v_s == 0, 1, 0)
ristorante3$chiuso <- as.factor(ristorante3$chiuso)
ristorante3 <- merge(x = ristorante3, y = ristorazione[ , -c(2:14)], by = "data", all.x=TRUE)
# ristorante3$covid <- ristorazione$covid
# ristorante3$rossa <- ristorazione$rossa_emilia_romagna
#ristorante4
ristorante4 <- data.frame(col_date,ristorazione$vendite4, ristorazione$scontrini4)
colnames(ristorante4) <- col_nomi
ristorante4$vendite[is.na(ristorante4$vendite)] <- 0
ristorante4$scontrini[is.na(ristorante4$scontrini)] <- 0
ristorante4$rapprto_v_s <- ristorante4$vendite/ristorante4$scontrini
ristorante4$rapprto_v_s[is.na(ristorante4$rapprto_v_s)] <- 0
ristorante4$chiuso <- 0
ristorante4$chiuso <- ifelse(ristorante4$rapprto_v_s == 0, 1, 0)
ristorante4$chiuso <- as.factor(ristorante4$chiuso)
ristorante4 <- merge(x = ristorante4, y = ristorazione[ , -c(2:14)], by = "data", all.x=TRUE)
# ristorante4$covid <- ristorazione$covid
# ristorante4$rossa <- ristorazione$rossa_emilia_romagna
#ristorante5
ristorante5 <- data.frame(col_date, ristorazione$vendite5, ristorazione$scontrini5)
colnames(ristorante5) <- col_nomi
ristorante5$vendite[is.na(ristorante5$vendite)] <- 0
ristorante5$scontrini[is.na(ristorante5$scontrini)] <- 0
ristorante5$rapprto_v_s <- ristorante5$vendite/ristorante5$scontrini
ristorante5$rapprto_v_s[is.na(ristorante5$rapprto_v_s)] <- 0
ristorante5$chiuso <- 0
ristorante5$chiuso <- ifelse(ristorante5$rapprto_v_s == 0, 1, 0)
ristorante5$chiuso <- as.factor(ristorante5$chiuso)
ristorante5 <- merge(x = ristorante5, y = ristorazione[ , -c(2:14)], by = "data", all.x=TRUE)
# ristorante5$covid <- ristorazione$covid
# ristorante5$rossa <- ristorazione$rossa_emilia_romagna
#ristorante6
ristorante6 <- data.frame(col_date, ristorazione$vendite6, ristorazione$scontrini6)
colnames(ristorante6) <- col_nomi
ristorante6$vendite[is.na(ristorante6$vendite)] <- 0
ristorante6$scontrini[is.na(ristorante6$scontrini)] <- 0
ristorante6$rapprto_v_s <- ristorante6$vendite/ristorante6$scontrini
ristorante6$rapprto_v_s[is.na(ristorante6$rapprto_v_s)] <- 0
ristorante6$chiuso <- 0
ristorante6$chiuso <- ifelse(ristorante6$rapprto_v_s == 0, 1, 0)
ristorante6$chiuso <- as.factor(ristorante6$chiuso)
ristorante6 <- merge(x = ristorante6, y = ristorazione[ , -c(2:14)], by = "data", all.x=TRUE)
# ristorante6$covid <- ristorazione$covid
# ristorante6$rossa <- ristorazione$rossa_emilia_romagna
# rimuovo le variabili che mi sono servite nella fase sopra
rm(list = c('col_date','col_nomi'))
# ESPLORAZIONE DATASET ------------------------------------------------------------
## analisi vendite giornaliere considerando tutti gli anni e tutti i ristoranti ----
par(mfrow=c(3,2))
# ristorante 1
plot(ristorante1$data, ristorante1$vendite, xlab = "data", ylab = "vendite",
type="l", main = "Ristorante 1")
abline(h=mean(as.integer(ristorante1$vendite)))
plot(ristorante2$data, ristorante2$vendite, xlab = "data", ylab = "vendite",
type="l", main = "Ristorante 2")
abline(h=mean(as.integer(ristorante2$vendite)))
plot(ristorante3$data, ristorante3$vendite, xlab = "data", ylab = "vendite",
type="l", main = "Ristorante 3")
abline(h=mean(as.integer(ristorante3$vendite)))
plot(ristorante4$data, ristorante4$vendite, xlab = "data", ylab = "vendite",
type="l", main = "Ristorante 4")
abline(h=mean(as.integer(ristorante4$vendite)))
plot(ristorante5$data, ristorante5$vendite, xlab = "data", ylab = "vendite",
type="l", main = "Ristorante 5")
abline(h=mean(as.integer(ristorante5$vendite)))
plot(ristorante6$data, ristorante6$vendite, xlab = "data", ylab = "vendite",
type="l", main = "Ristorante 6")
abline(h=mean(as.integer(ristorante6$vendite)))
# si analizza singolarmente ciascun ristorante più nel dettaglio
# ristorante 1
ggplot(ristorante1, aes(data, vendite)) +
geom_line() +
geom_vline(xintercept=as.numeric(ristorante1$data[yday(ristorante1$data)==1]),
size=1.2, color= "red") +
scale_x_date(date_labels=paste(c(rep(" ",11), "%b"), collapse=""),
date_breaks="month", expand=c(0,0)) +
facet_grid(~ year(data), space="free_x", scales="free_x", switch="x") +
theme_bw() +
ggtitle("Ristorante 1") +
theme(strip.placement = "outside",
strip.background = element_blank(),
panel.grid.minor.x = element_blank(),
panel.border = element_rect(colour="grey70"),
panel.spacing=unit(0,"cm"))
# ristorante 2
ggplot(ristorante2, aes(data, vendite)) +
geom_line() +
geom_vline(xintercept=as.numeric(ristorante2$data[yday(ristorante2$data)==1]),
size=1.2, color= "red") +
scale_x_date(date_labels=paste(c(rep(" ",11), "%b"), collapse=""),
date_breaks="month", expand=c(0,0)) +
facet_grid(~ year(data), space="free_x", scales="free_x", switch="x") +
theme_bw() +
ggtitle("Ristorante 2") +
theme(strip.placement = "outside",
strip.background = element_blank(),
panel.grid.minor.x = element_blank(),
panel.border = element_rect(colour="grey70"),
panel.spacing=unit(0,"cm"))
# ristorante 3
ggplot(ristorante3, aes(data, vendite)) +
geom_line() +
geom_vline(xintercept=as.numeric(ristorante3$data[yday(ristorante3$data)==1]),
size=1.2, color= "red") +
scale_x_date(date_labels=paste(c(rep(" ",11), "%b"), collapse=""),
date_breaks="month", expand=c(0,0)) +
facet_grid(~ year(data), space="free_x", scales="free_x", switch="x") +
theme_bw() +
ggtitle("Ristorante 3") +
theme(strip.placement = "outside",
strip.background = element_blank(),
panel.grid.minor.x = element_blank(),
panel.border = element_rect(colour="grey70"),
panel.spacing=unit(0,"cm"))
# ristorante 4
ggplot(ristorante4, aes(data, vendite)) +
geom_line() +
geom_vline(xintercept=as.numeric(ristorante4$data[yday(ristorante4$data)==1]),
size=1.2, color= "red") +
scale_x_date(date_labels=paste(c(rep(" ",11), "%b"), collapse=""),
date_breaks="month", expand=c(0,0)) +
facet_grid(~ year(data), space="free_x", scales="free_x", switch="x") +
theme_bw() +
ggtitle("Ristorante 4") +
theme(strip.placement = "outside",
strip.background = element_blank(),
panel.grid.minor.x = element_blank(),
panel.border = element_rect(colour="grey70"),
panel.spacing=unit(0,"cm"))
# ristorante 5
ggplot(ristorante5, aes(data, vendite)) +
geom_line() +
geom_vline(xintercept=as.numeric(ristorante5$data[yday(ristorante5$data)==1]),
size=1.2, color= "red") +
scale_x_date(date_labels=paste(c(rep(" ",11), "%b"), collapse=""),
date_breaks="month", expand=c(0,0)) +
facet_grid(~ year(data), space="free_x", scales="free_x", switch="x") +
theme_bw() +
ggtitle("Ristorante 5") +
theme(strip.placement = "outside",
strip.background = element_blank(),
panel.grid.minor.x = element_blank(),
panel.border = element_rect(colour="grey70"),
panel.spacing=unit(0,"cm"))
# ristorante 6
ggplot(ristorante6, aes(data, vendite)) +
geom_line() +
geom_vline(xintercept=as.numeric(ristorante6$data[yday(ristorante6$data)==1]),
size=1.2, color= "red") +
scale_x_date(date_labels=paste(c(rep(" ",11), "%b"), collapse=""),
date_breaks="month", expand=c(0,0)) +
facet_grid(~ year(data), space="free_x", scales="free_x", switch="x") +
theme_bw() +
ggtitle("Ristorante 6") +
theme(strip.placement = "outside",
strip.background = element_blank(),
panel.grid.minor.x = element_blank(),
panel.border = element_rect(colour="grey70"),
panel.spacing=unit(0,"cm"))
## esplorazioni dettagliate dei ristoranti ----
# esplorazione ristorante 1
# cartella other_scripts/esplorazione_ristoranti -> esplorazione_rist_1.R
source("~/Desktop/progetti uni github/progetto_dslab/other_scripts/esplorazione_ristoranti/esplorazione_rist_1.R")
# esplorazione ristorante 2
# cartella other_scripts/esplorazione_ristoranti -> esplorazione_rist_2.R
source("~/Desktop/progetti uni github/progetto_dslab/other_scripts/esplorazione_ristoranti/esplorazione_rist_2.R")
# esplorazione ristorante 3
# cartella other_scripts/esplorazione_ristoranti -> esplorazione_rist_3.R
source("~/Desktop/progetti uni github/progetto_dslab/other_scripts/esplorazione_ristoranti/esplorazione_rist_3.R")
# esplorazione ristorante 4
# cartella other_scripts/esplorazione_ristoranti -> esplorazione_rist_4.R
source("~/Desktop/progetti uni github/progetto_dslab/other_scripts/esplorazione_ristoranti/esplorazione_rist_4.R")
# esplorazione ristorante 5
# cartella other_scripts/esplorazione_ristoranti -> esplorazione_rist_5.R
source("~/Desktop/progetti uni github/progetto_dslab/other_scripts/esplorazione_ristoranti/esplorazione_rist_5.R")
# esplorazione ristorante 6
# cartella other_scripts/esplorazione_ristoranti -> esplorazione_rist_6.R
source("~/Desktop/progetti uni github/progetto_dslab/other_scripts/esplorazione_ristoranti/esplorazione_rist_6.R")
# CONFRONTO ESTATE NO COVID 2019 & ESTATE COVID 2020 --------------------------------
# si seleziona un periodo temporale che corrisponde all'estate
# si ricavano due serie storiche, per 2019 e 2020
inizio_estate_2019 <- as.Date("2019-06-21", format = "%Y-%m-%d")
fine_estate_2019 <- as.Date("2019-09-22", format = "%Y-%m-%d")
inizio_estate_2020 <- as.Date("2020-06-21", format = "%Y-%m-%d")
fine_estate_2020 <- as.Date("2020-09-22", format = "%Y-%m-%d")
# confronto estati ristorante 1
# cartella other_scripts/confronti_estati_ristoranti -> confronto_estati_rist_1.R
source("~/Desktop/progetti uni github/progetto_dslab/other_scripts/confronti_estati_ristoranti/confronto_estati_rist_1.R")
# confronto estati ristorante 2
# cartella other_scripts/confronti_estati_ristoranti -> confronto_estati_rist_2.R
source("~/Desktop/progetti uni github/progetto_dslab/other_scripts/confronti_estati_ristoranti/confronto_estati_rist_2.R")
# confronto estati ristorante 3
# cartella other_scripts/confronti_estati_ristoranti -> confronto_estati_rist_3.R
source("~/Desktop/progetti uni github/progetto_dslab/other_scripts/confronti_estati_ristoranti/confronto_estati_rist_3.R")
# confronto estati ristorante 4
# cartella other_scripts/confronti_estati_ristoranti -> confronto_estati_rist_4.R
source("~/Desktop/progetti uni github/progetto_dslab/other_scripts/confronti_estati_ristoranti/confronto_estati_rist_4.R")
# confronto estati ristorante 5
# cartella other_scripts/confronti_estati_ristoranti -> confronto_estati_rist_5.R
source("~/Desktop/progetti uni github/progetto_dslab/other_scripts/confronti_estati_ristoranti/confronto_estati_rist_5.R")
# confronto estati ristorante 6
# cartella other_scripts/confronti_estati_ristoranti -> confronto_estati_rist_6.R
source("~/Desktop/progetti uni github/progetto_dslab/other_scripts/confronti_estati_ristoranti/confronto_estati_rist_6.R")
# ANALISI TREND SCONTRINI --------------------------------
# ristorante 1
trend_scontrini_df_rist1 <- data.frame(ristorante1$rapprto_v_s ,ristorante1$scontrini)
names(trend_scontrini_df_rist1) <- c("prezzo medio scontrino", "scontrini registrati")
trend_scontrini_ts_rist1 <- ts(trend_scontrini_df_rist1, start = 2017,frequency = 365)
autoplot(trend_scontrini_ts_rist1, facets = 1, main = "Ristorante 1: analisi trend scontrini")
# ristorante 2
trend_scontrini_df_rist2 <- data.frame(ristorante2$rapprto_v_s ,ristorante2$scontrini)
names(trend_scontrini_df_rist2) <- c("prezzo medio scontrino", "scontrini registrati")
trend_scontrini_ts_rist2 <- ts(trend_scontrini_df_rist2, start = 2017,frequency = 365)
autoplot(trend_scontrini_ts_rist2, facets = 1, main = "Ristorante 2: analisi trend scontrini")
# ristorante 3
trend_scontrini_df_rist3 <- data.frame(ristorante3$rapprto_v_s ,ristorante3$scontrini)
names(trend_scontrini_df_rist3) <- c("prezzo medio scontrino", "scontrini registrati")
trend_scontrini_ts_rist3 <- ts(trend_scontrini_df_rist3, start = decimal_date(as.Date("2019-11-04")),
frequency = 365)
autoplot(trend_scontrini_ts_rist3, facets = 1, main = "Ristorante 3: analisi trend scontrini")
# ristorante 4
trend_scontrini_df_rist4 <- data.frame(ristorante4$rapprto_v_s ,ristorante4$scontrini)
names(trend_scontrini_df_rist4) <- c("prezzo medio scontrino", "scontrini registrati")
trend_scontrini_ts_rist4 <- ts(trend_scontrini_df_rist4, start = 2017,frequency = 365)
autoplot(trend_scontrini_ts_rist4, facets = 1, main = "Ristorante 4: analisi trend scontrini")
# ristorante 5
trend_scontrini_df_rist5 <- data.frame(ristorante5$rapprto_v_s ,ristorante5$scontrini)
names(trend_scontrini_df_rist5) <- c("prezzo medio scontrino", "scontrini registrati")
trend_scontrini_ts_rist5 <- ts(trend_scontrini_df_rist5, start = 2017,frequency = 365)
autoplot(trend_scontrini_ts_rist5, facets = 1, main = "Ristorante 5: analisi trend scontrini")
# ristorante 6
trend_scontrini_df_rist6 <- data.frame(ristorante6$rapprto_v_s ,ristorante6$scontrini)
names(trend_scontrini_df_rist6) <- c("prezzo medio scontrino", "scontrini registrati")
trend_scontrini_ts_rist6 <- ts(trend_scontrini_df_rist6, start = decimal_date(as.Date("2017-09-21")),
frequency = 365)
autoplot(trend_scontrini_ts_rist6, facets = 1, main = "Ristorante 6: analisi trend scontrini")
# PREVISIONE ANDAMENTO VENDITE PERIODO COVID PRIMO RISTORANTE -------------------------------------------
# I dati utilizzati per addestrare i modelli sono quelli relativi alle vendite del
# primo ristorante: in particolare è stato considerato il periodo compreso tra
# l'1 gennaio 2017 e il 5 gennaio 2020.
# Si è proceduto dividendo il dataset in training (70%) e test (30%) set
# NOTA BENE:
# per i modelli a seguire è stata scelta come data di inizio covid (colonna covid)
# il 9 marzo, data in cui l'Italia entra in lockdown. Il 5 gennaio invece viene
# scelto come data di split tra train e test set in modo tale che il train non subisca
# influenze del covid
### SARIMA manuale----
# le vendite settimanali pre covid (vendite1_sett_avg_pre) vengono divise in train e test
# per cercare di modellare i dati a disposizione e cercare di valutarne la qualità
# del modello ottenuto.
# Il seguente modello non viene utilizzato per fare previsioni
# per rendere stazionaria la serie storica, bisogna eliminare stagionalità e trend
# rimozione stagionalità
vendite1_sett_avg_pre_dest_sarima <- seasadj(stl(vendite1_sett_avg_pre, s.window = 52))
autoplot(vendite1_sett_avg_pre_dest_sarima) + autolayer(vendite1_sett_avg_pre)
# verifica se necessario differenziare
ndiffs(vendite1_sett_avg_pre_dest_sarima)
nsdiffs(vendite1_sett_avg_pre_dest_sarima)
# rimozione trend con differenziazione
vendite1_sett_avg_pre_dest_diff_sarima <- diff(vendite1_sett_avg_pre_dest_sarima)
autoplot(vendite1_sett_avg_pre_dest_diff_sarima)
# verifica stazionarietà
adf.test(vendite1_sett_avg_pre_dest_diff_sarima, alternative = "stationary")
# The null-hypothesis for an ADF test is that the data are non-stationary.
# So p-value greater than 0.05 indicates non-stationarity, and p-values less than
# 0.05 suggest stationarity.
# risulta essere stazionaria
kpss.test(vendite1_sett_avg_pre_dest_diff_sarima)
# In this case, the null-hypothesis is that the data are stationary. In this case,
# p-value less than 0.05 indicates non-stationary series and p-value greater than
# 0.05 indicates stationary series.
# risulta essere stazionaria
summary(ur.kpss(vendite1_sett_avg_pre_dest_diff_sarima ))
ndiffs(vendite1_sett_avg_pre_dest_diff_sarima)
nsdiffs(vendite1_sett_avg_pre_dest_diff_sarima)
# una volta ottenuta la serie storica stazionaria si procede con la creazione
# di train e test
vendite1_sett_avg_pre_split_sarima <- ts_split(vendite1_sett_avg_pre_dest_diff_sarima)
# divisione in train e test
train_sarima <- vendite1_sett_avg_pre_split_sarima$train
test_sarima <- vendite1_sett_avg_pre_split_sarima$test
autoplot(train_sarima)
autoplot(test_sarima)
autoplot(vendite1_sett_avg_pre_dest_diff_sarima) +
autolayer(train_sarima, series="train_sarima") +
autolayer(test_sarima, series="test_sarima")
# si analizzano acf e pacf del train, per la scelta dei parametri p e q
acf <- ggAcf(train_sarima, lag.max = 52) + ggtitle("Vendite1 day pre diff")
pacf <- ggPacf(train_sarima, lag.max = 52) + ggtitle("Vendite1 day pre diff")
grid.arrange(acf, pacf, ncol=2)
# si inzia provando con un ar 2, osservando che nel pacf due lag sono
# significativamente correlati
M1 <- arima(train_sarima, order = c(2,0,0))
# si analizzano pacf e acf dei residui
acf <- ggAcf(M1$residuals, lag.max = 52) + ggtitle("Vendite1 day pre diff")
pacf <- ggPacf(M1$residuals, lag.max = 52) + ggtitle("Vendite1 day pre diff")
grid.arrange(acf, pacf, ncol=2)
# si osserva che il lag 52 è molto correlato nell'acf, si corregge il modello
M1 <- arima(train_sarima, order = c(2,0,0),seasonal = list(order=c(0,0,1),period=52)) # in alternativa seasonal: (1,0,0)
summary(M1)
# considerando il training set:
# AIC 1612.29
# BIC 1625.75
# si analizzano nuovamente pacf e acf dei residui
acf <- ggAcf(M1$residuals, lag.max = 52) + ggtitle("Vendite1 day pre diff")
pacf <- ggPacf(M1$residuals, lag.max = 52) + ggtitle("Vendite1 day pre diff")
grid.arrange(acf, pacf, ncol=2)
checkresiduals(M1) # tutte le autocorrelazioni si trovano all'interno della banda, questo significa che i residui si comportano come un white noise
autoplot(forecast(M1, h=47)) + autolayer(test_sarima)
# si potrebbe procedere selezionando altri modelli variando i parametri p e q,
# optando per il modello il cui valore di AIC è minore
### SARIMA auto----
# le vendite settimanali pre covid (vendite1_sett_avg_pre) vengono divise in train e test
# per cercare di modellare i dati a disposizione e cercare di valutarne la qualità
# del modello ottenuto.
# Il seguente modello viene utilizzato per fare previsioni su valori futuri, in
# particolar modo per prevedere come le vendite sarebbero andate durante il periodo
# covid, durante il quale per alcune settimane le vendite effettive invece sono
# state pari a zero
# non è necessario rendere la serie storica stazionaria, ciò viene fatto in modo
# automatico da auto arima
# divisione in train e test
vendite1_sett_avg_pre_split_auto_sarima <- ts_split(vendite1_sett_avg_pre)
train_auto_sarima <- vendite1_sett_avg_pre_split_auto_sarima$train
test_auto_sarima <- vendite1_sett_avg_pre_split_auto_sarima$test
autoplot(vendite1_sett_avg_pre) +
autolayer(train_auto_sarima, series="Training") +
autolayer(train_auto_sarima, series="Test")
# auto.sarima per selezione modello migliore
arima_diag(train_auto_sarima)
M2 <- auto.arima(train_auto_sarima, seasonal = T)
# i dati vengono addestrati sul train e poi viene valutato il modello sul test
summary(M2)
# considerando il training set:
# AIC 918
# BIC 922.09
# per valutare la qualità del modello si possono inizialmente plottare i grafici
# ACF e PACF dei residui del modello
tsdisplay(residuals(M2), lag.max=15, main='Seasonal Model Residuals')
# si vuole verificare che non ci sia correlazione tra gli errori
checkresiduals(M2)
check_res(M2)
M2$residuals
# A Ljung-Box test can also indicate the presence of these correlations.
# As long as we score a p-value > 0.05, there is a 95% chance the residuals are independent
acf(M2$residuals, lag.max=20, na.action=na.pass)
Box.test(M2$residuals, lag=20, type="Ljung-Box") # p-value > 0.05 -> independent residuals
hist(M2$residuals)
# considerando test set
M2 %>%
forecast(h=47) %>% # h Number of periods for forecasting
autoplot() + autolayer(test_auto_sarima)
# alternativa per verifica addatamento dati con test set
forecast_covid_auto_sarima <- M2 %>%
forecast(h=47)
par(mfrow=c(1,1))
plot(forecast_covid_auto_sarima)
lines(test_auto_sarima, col="red")
legend("topleft",lty=1,bty = "n",col=c("red","blue"),c("testData","sarimaPred"))
# valutazione qualità previsioni
accuracy(forecast_covid_auto_sarima, test_auto_sarima)[,1:5]
# RMSE 797.8461
# MAPE 8.145823
# si procede ora utilizzando il modello ottenuto per fare previsioni su dati nuovi,
# per capire come sarebbero andate le vendite se non ci fosse stato il covid
M2 %>%
forecast(h=66) %>% # h Number of periods for forecasting, fino alla settimana 11-17 maggio 2020 compresa
autoplot() + autolayer(vendite1_sett_avg)
### Random forest----
# le vendite giornaliere pre covid (ristorante1_pre_covid$vendite) vengono divise
# in train e test per cercare di modellare i dati a disposizione e cercare di
# valutarne la qualità del modello ottenuto.
# Il seguente modello viene utilizzato per fare previsioni su valori futuri, in
# particolar modo per prevedere come le vendite sarebbero andate durante il periodo
# covid, durante il quale per alcune settimane le vendite effettive invece sono
# state pari a zero
# divisione in train e test
index_rf <- sample(1:nrow(ristorante1_pre_covid),
size = 0.7*nrow(ristorante1_pre_covid))
train_rf <- ristorante1_pre_covid[index_rf,]
test_rf <- ristorante1_pre_covid[-index_rf,]
# implementazione modelli
M3 <- randomForest(vendite ~ is_holiday + is_weekend + pioggia + covid + stagione
+ weekday + solo_asporto_emilia_romagna + rossa_emilia_romagna
+ tot_vaccini_emilia_romagna + mese, data = train_rf)
varImpPlot(M3)
print(M3)
# % Var explained: 78.46
# si selezionano le variabili più rilevanti
M4 <- randomForest(vendite ~ weekday + is_weekend + mese + is_holiday + stagione,
data = train_rf)
varImpPlot(M4)
print(M4)
# % Var explained: 73
# si valutano le performance del modello sul train e test set
predictions_rf <- predict(M4, newdata = train_rf)
# mape(train_rf$vendite, predictions_rf)
predictions_rf <- predict(M4, newdata = test_rf)
# mape(test_rf$vendite, predictions_rf)
accuracy(predictions_rf, test_rf$vendite)
# RMSE 1333.147
# MAPE 17.53987
# predizioni su valori nuovi (sul periodo covid dove nei dati reali si hanno 0)
# selezione periodo covid (su cui verranno fatte le previsioni)