ハッピーセットをPythonで分析しよう: 人気メニューのランキングと売上予測

ハッピーセットとは

ハッピーセットは、マクドナルドが提供するお子様向けのセットメニューであり、世界中で親しまれています。ハンバーガーやポテト、おもちゃなどがセットになっており、子供たちに大変人気があります。この記事では、Pythonを使用してハッピーセットの人気メニューや売上の予測を分析し、その結果を詳しく解説します。

ハッピーセットの人気メニューを分析する

まずはじめに、ハッピーセットの人気メニューを分析してみましょう。これにより、どのメニューが特に人気があるのかを把握し、売上向上の施策を立てることができます。以下のPythonスクリプトでは、過去の売上データから人気メニューをランキング付けして表示します。

import pandas as pd

# ハッピーセットの売上データを読み込む
sales_data = pd.read_csv("happymeal_sales.csv")

# メニューごとの売上を集計する
menu_sales = sales_data.groupby("Menu").sum()["Sales"].sort_values(ascending=False)

# 人気メニューのランキングを表示する
print("人気メニューランキング:")
for i, (menu, sales) in enumerate(menu_sales.iteritems(), 1):
    print(f"{i}. {menu}: {sales}円")

実行結果の例

人気メニューランキング:
1. ハンバーガー: 5000円
2. チキンナゲット: 4000円
3. ポテト: 3500円
4. ジュース: 2000円
5. ソフトクリーム: 1500円

メニューの売上予測を行う

次に、ハッピーセットの将来の売上を予測してみましょう。これにより、需要の予測や在庫管理などに役立つ情報を得ることができます。以下のPythonスクリプトでは、過去の売上データを使用して未来の売上を予測します。

from sklearn.linear_model import LinearRegression
import numpy as np

# 売上データを準備する
X = np.array([i for i in range(len(sales_data))]).reshape(-1, 1)
y = sales_data["Sales"]

# モデルを訓練する
model = LinearRegression()
model.fit(X, y)

# 未来の売上を予測する
future_sales = model.predict(np.array([len(sales_data) + i for i in range(3)]).reshape(-1, 1))

# 予測結果を表示する
print("未来の売上予測:")
for i, sales in enumerate(future_sales, 1):
    print(f"月{i}: {sales}円")

実行結果の例

未来の売上予測:
月1: 6000円
月2: 6200円
月3: 6400円

分析結果の解説

人気メニューランキングでは、ハンバーガーが最も売れており、その次にチキンナゲット、ポテト、ジュース、ソフトクリームの順に売れていることが分かります。
売上予測では、ハッピーセットの売上が月々に徐々に増加していく傾向が示されています。

結論

この記事では、Pythonを使用してハッピーセットの人気メニューや売上の予測を分析しました。これらの分析結果を元に、マーケティング戦略や在庫管理などの施策を立てることができます。Pythonのデータ分析ツールを使って、ビジネスの意思決定をサポートしましょう。