#analýzavánočníhomarketu

#ChristmasMarketAnalysis Analyzování dat z vánočního trhu

Předpoklady:

* Soubor christmas_market.csv obsahuje údaje týkající se vánočního trhu.

* Data zahrnují sloupce jako Datum, Čas, Název stánku, Produktová kategorie, Prodeje, Počet zákazníků atd.

Kroky:

* Načítání a čištění dat:

* Načtěte CSV soubor do DataFrame Pandas.

* Řešení chybějících hodnot (např. odstranění řádků nebo imputace chybějících hodnot).

* Převod datových typů podle potřeby (např. Datum na formát datetime).

* Průzkumná analýza dat (EDA):

* Souhrnné statistiky: Vypočítejte základní statistiky jako průměr, medián, minimum, maximum a směrodatnou odchylku pro číselné sloupce.

* Vizualizace dat:

* Analýza časových řad: Zobrazte prodeje nebo počet zákazníků v průběhu času, abyste identifikovali trendy a sezónnost.

* Analýza produktových kategorií: Vizualizujte distribuci prodeje nebo počtu zákazníků napříč různými produktovými kategoriemi pomocí sloupcových nebo koláčových grafů.

* Výkon stánků: Analyzujte výkon jednotlivých stánků na základě prodeje nebo počtu zákazníků.

* Chování zákazníků: Pokud jsou k dispozici údaje o zákaznících, analyzujte demografické údaje zákazníků, vzorce nákupů a výdajové návyky.

* Testování hypotéz a statistická analýza:

* Analýza korelace: Určete, zda existuje korelace mezi proměnnými, jako jsou prodeje a počet zákazníků, nebo mezi prodejem a denní dobou.

* Testování hypotéz: Testujte hypotézy o vlivu faktorů, jako je počasí, propagace nebo speciální akce na prodeje nebo počet zákazníků.

* Prediktivní modelování:

* Regresní analýza: Vytvořte regresní modely pro předpověď prodeje nebo počtu zákazníků na základě faktorů, jako je čas, den v týdnu, počasí a propagace.

* Předpověď časových řad: Použijte modely předpovědi časových řad k předpovědi budoucích prodejů nebo počtu zákazníků.

* Doporučení a poznatky:

* Na základě analýzy poskytněte doporučení pro optimalizaci vánočního trhu, například:

* Složení produktu: Upravte složení produktu na základě poptávky zákazníků a výkonu prodeje.

* Cenová strategie: Optimalizujte cenové strategie pro různé produktové kategorie.

* Marketing a propagace: Implementujte cílené marketingové kampaně a propagace k přilákání více zákazníků.

* Operační efektivita: Zlepšete operační efektivitu optimalizací úrovní personálu a řízením zásob.

Ukázkový kód (Python s Pandas):

import pandas as pd

import matplotlib.pyplot as plt

# Načtení dat

df = pd.read_csv('christmas_market.csv')

# Čistění dat (řešení chybějících hodnot, převod datových typů)

# Průzkumná analýza dat

print(df.describe()) # Souhrnné statistiky

df['Sales'].plot() # Časová řada prodeje

df['Product Category'].value_counts().plot(kind='bar') # Sloupcový diagram distribuce produktových kategorií

# Další analýza a vizualizace podle potřeby

Poznámka: Toto je obecný rámec. Specifické analýzy a vizualizační techniky budou záviset na dostupných datech a výzkumných otázkách, na které chcete odpovědět.