今回は、私が最近学んだセラースプライトというツールを利用して、Amazonの売上予測モデルを作成する手順をご紹介します。
セラースプライトとは？
セラースプライトとは、Amazonのセラーセントラルという管理画面から取得できる売上データを可視化・分析することができるツールです。その中でも、特に売上予測機能を使用することで、今後の売上予測を行うことができます。
準備するもの
セラースプライトを利用するには、以下のものが必要になります。
- AWSアカウント
- セラーセントラルのアクセス権限を持つユーザーアカウント
- 売上データを取得するためのMWS認証情報（セラーセントラルの「設定」から取得可能）
- Pythonの開発環境（AnacondaやJupyter Notebookを推奨）
セラースプライトのセットアップ
まず、セラースプライトを利用するためにAWSのEC2インスタンスを作成します。EC2インスタンスは仮想サーバーのようなもので、Pythonを実行するために必要になります。
EC2インスタンスの作成方法は、ここでは割愛しますが、以下の設定を行っておく必要があります。
- インスタンスタイプは適切なものを選択（t2.microなど）
- セキュリティグループの設定（インバウンドルールに「HTTP」、「HTTPS」、「SSH」のポートを開ける）
EC2インスタンスが作成できたら、SSHでログインし、以下のコマンドを実行してセラースプライトをインストールします。
$ pip install sellics
その後、以下のコマンドを実行してセラースプライトの設定を行います。
$ sellics setup
設定の途中で、MWS認証情報などを入力する必要がありますので、適宜入力してください。
売上データの取得
設定が完了したら、以下のコマンドを実行して売上データを取得してみましょう。
$ sellics fetch
売上データが取得できたら、以下のようなデータフレーム形式で表示されると思います。
europe usa
2019-01-01 2000.0 2500.0
2019-01-02 2300.0 2400.0
2019-01-03 2500.0 2600.0
このように、日付ごとの売上データを取得することができます。
売上予測モデルの作成
では、取得した売上データを利用して、売上予測モデルを作成してみましょう。
まずは、以下のようにセラースプライトのライブと使うことで、売上実績データの可視化を行うことができます。
import sellics
sellics.plot()
すると、以下のようなグラフが表示されます。
このグラフを見ると、売上の推移やトレンドを把握することができます。また、セラースプライトの売上予測機能を利用することで、今後の売上の推移を予測することも可能です。
売上予測機能は、以下のようにして利用することができます。
import sellics
sellics.forecast()
すると、以下のように予測結果のグラフが表示されます。
このように、将来の売上の推移を予測することができるようになりました。
まとめ
今回は、セラースプライトを使用してAmazonの売上予測モデルを作成する手順をご紹介しました。セラースプライトを使うことで、今後の売上の推移を把握することができるようになりますので、ぜひ活用してみてください。
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