Progetto del corso Data Science Lab (Laurea magistrale Data Science)
Abstract
Ristorazione, Covid-19 e previsioni future
Il seguente lavoro è stato realizzato con l’obiettivo di analizzare l’impatto che il diffondersi dell’epidemia da Covid-19 ha avuto sul settore della ristorazione. Tale risultato è stato ottenuto a partire dallo studio dell’andamento dei dati relativi a vendite e scontrini giornalieri di un campione costituito da sei ristoranti, collocati in un territorio compreso tra le regioni Lombardia ed Emilia-Romagna. Nello specifico, i dati utilizzati sono riconducibili alle vendite effettuate da gennaio 2017 ad aprile 2021, ragion per cui è stato possibile effettuare una comparazione tra l’andamento delle vendite registrate prima che le misure governative nazionali predisponessero il blocco completo delle attività, e quelle registrate in seguito alle riaperture. Inoltre, si è cercato di individuare le variabili più significative che permettessero di implementare alcuni modelli predittivi (SARIMA & SARIMAX, Random Forest, Prophet, HoltWinters, TBATS), utili per determinare i valori delle vendite che si sarebbero potuti registrare durante il periodo pandemico o in alternativa valori futuri che potrebbero assumere le vendite nei mesi successivi ad aprile 2021. Le analisi condotte hanno mostrato che la pandemia ha avuto delle ripercussioni economiche in negativo sulle vendite e sugli scontrini per tutti gli esercizi di ristorazione in questione. Considerando, invece, i modelli previsionali, le cui migliori performance sui dati settimanali sono state registrate dalla famiglia dei modelli ARIMA, è emersa la presenza di una ripresa, seppur contenuta, dei ristoranti per il periodo successivo ai mesi di lockdown.
Keywords: R, timeseries, Restaurants’ sales, forecast, SARIMA, SARIMAX, Random Forest, Prophet, HoltWinters, TBATS
Lorgna Lorenzo
Marzorati Stefano
Palomba Eleonora