Walmart Sales Analytics — Dashboard Interattiva

WALMART SALES ANALYTICS

Dataset Kaggle 2010–2012  ·  45 Store  ·  81 Reparti  ·  421.570 righe

AI & Data Analytics · 2025/2026
Vendite Totali
$6.74B
421.570 settimane-dept registrate
Media Weekly Sales
$15.981
Per settimana per reparto
Holiday Lift
+7.1%
Holiday vs Non-Holiday
Store Totali
45
Tipi: A (22), B (17), C (6)
Reparti
81
Dept 92 = top vendite ($483.9M)

Stagionalità Mensile — Vendite medie per settimana ($K)

Novembre e Dicembre mostrano il picco natalizio. Gennaio cala al minimo annuale.

Vendite medie per Tipo Negozio

I negozi Tipo A dominano per volume, C per produttività/sqft

Top 10 Reparti per Vendite Totali

Dept 92 e 95 superano i $450M cumulati 2010–2012

Holiday vs Non-Holiday

Settimane con festività registrano vendite medie sistematicamente superiori

Serie Storica Settimanale

Vendite Settimanali Totali — 2010 a 2012 ($ Milioni)

I picchi di Novembre–Dicembre riflettono la stagionalità natalizia. Ogni punto è la somma di tutti i 45 negozi.

Distribuzione Annuale

Confronto vendite totali per anno di rilevazione

Temperatura vs Vendite

Campione di 400 punti — nessuna correlazione lineare netta

Performance per Negozio

Tutti i 45 Negozi

Store Tipo Dimensione (sqft) Vendite Totali ($M) Media Settimanale Performance

Top 15 Negozi — Vendite Totali ($M)

Negozio 20 è il leader assoluto con $301.4M cumulati

Effetto MarkDown sulle Vendite

Confronto Con / Senza MarkDown — Media Vendite Settimanali per Reparto

MarkDown2 e MarkDown4 mostrano i lift più elevati (+9.3% e +9.9%). MarkDown1 e MarkDown5 hanno impatto minore.
Best Performer
MarkDown4 → +9.9%

Media $17.026 vs $15.489 senza promozione. Raccomandato in Q4.

Strategia Suggerita
Concentrare MD4 in Nov–Dic.
MD2 per mid-season. MD1/MD5 selettivi.

Script Python — analisi_Walmart.py

File
analisi_Walmart.py
Pipeline
Descrittiva → Predittiva → Prescrittiva
Modelli ML
Random Forest + Ridge Regression
Output
3 tavole PNG (150 DPI)
analisi_Walmart.py 

    

  








  

    
Materiale Didattico — AI and Data Analytics

    

  


  

    

      
Corso

      
AI and Data Analytics

    

    

      
Docente

      
Roberto Fantaccione

    

    

      
Corso di Laurea

      
Ingegneria Gestionale

    

    

      
Anno Accademico

      
2025/2026

    

  


  

    
Struttura del Corso

    
I moduli coprono l'intero ciclo dell'analisi dei dati, dall'IA generativa ai modelli predittivi e prescrittivi.

    

      

    

  


  

    
Pipeline Analisi Dati — Workflow del Progetto Walmart

    
Il progetto applica le tre fasi del corso al dataset reale Kaggle

    

      

        
📊

        
Tavola 1

        
Analisi Descrittiva
Serie storiche, distribuzioni, correlazioni

      

      

        
🤖

        
Tavola 2

        
Analisi Predittiva
Random Forest vs Ridge
R²=0.916

      

      

        
🎯

        
Tavola 3

        
Analisi Prescrittiva
KPI, raccomandazioni,
piani di azione