Prévisions de ventes

Vous aimeriez pouvoir planifier les opérations de l'année prochaine en prévoyant le montant des ventes, et vous avez rassemblé des multiplicateurs spécifiques à chaque mois et à chaque secteur d'activité. Ces multiplicateurs sont enregistrés dans un tableau appelé monthly_industry_multipliers. Par exemple, le multiplicateur monthly_industry_multipliers[0, 0] de 0.98 signifie que le secteur des magasins de spiritueux devrait réaliser 98 % des ventes de janvier de cette année en janvier de l'année prochaine.

array([[0.98, 1.02, 1.  ],

       [1.00, 1.01, 0.97],

       [1.06, 1.03, 0.98],

       [1.08, 1.01, 0.98],

       [1.08, 0.98, 0.98],

       [1.1 , 0.99, 0.99],

       [1.12, 1.01, 1.  ],

       [1.1 , 1.02, 1.  ],

       [1.11, 1.01, 1.01],

       [1.08, 0.99, 0.97],

       [1.09, 1.  , 1.02],

       [1.13, 1.03, 1.02]])

numpy est chargé pour vous en tant que np, et les tableaux monthly_sales et monthly_industry_multipliers sont disponibles. Les colonnes monthly_sales dans l'ordre font référence aux ventes des magasins d'alcool, des restaurants et des grands magasins.