Econometric analysis of trade statistics of the Rossmann chain of stores

Abstract

In the presented work, preliminary processing of data from the statistical database of sales of stores of the European Rossmann chain has been performed. Econometric methods of data processing from the Kaggle Rossmann Store Sales platform are used as a preliminary analysis procedure. The Python development environment is used as instrumental methods. The purpose of this article is to carry out preliminary data processing using econometric methods. The sales database was analyzed by types of stores, time intervals of the network, the state of consumer demand, depending on various factors. Correlation and variance analyses of statistical data were performed. The properties of the time series of the main factors are investigated, including the presence of autocorrelation. Sales distributions are obtained both for individual types of stores and for the entire network. The results of the econometric analysis are necessary for the construction of predictive models. В представленной работе выполнена предварительная обработка данных статистической базы продаж магазинов европейской сети Rossmann. В качестве процедуры предварительного анализа используются эконометрические методы обработки данных с платформы Kaggle Rossmann Store Sales. В качестве инструментальных методов используется среда разработки Python. Задача данной статьи заключается в проведении предварительной обработки данных эконометрическими методами. Проанализирована база данных продаж по типам магазинов, временным интервалам работы сети, состоянию спроса потребителей в зависимости от различных факторов. Выполнены корреляционный и дисперсионный анализы статистических данных. Исследованы свойства временных рядов основных факторов, в том числе по факту наличия автокорреляции. Получены распределения продаж как по отдельным типам магазинов, так и всей совокупности сети. Результаты эконометрического анализа необходимы для построения прогностических моделей.