#ChristmasMarketAnalysis Menganalisis Data Pasar Natal
Asumsi:
* Berkas christmas_market.csv memuat data yang terkait dengan pasar Natal.
* Data mencakup kolom seperti Tanggal, Waktu, Nama Kios, Kategori Produk, Penjualan, Jumlah Pelanggan, dll.
Tangga:
* Pemuatan dan Pembersihan Data:
* Muat berkas CSV ke dalam Pandas DataFrame.
* Menangani nilai yang hilang (misalnya, membuang baris atau memasukkan nilai yang hilang).
* Ubah tipe data sesuai kebutuhan (misalnya, Tanggal ke format tanggalwaktu).
* Analisis Data Eksplorasi (EDA):
* Statistik Ringkasan: Hitung statistik dasar seperti mean, median, min, max, dan standard deviation untuk kolom numerik.
* Visualisasi Data:
* Analisis Deret Waktu: Plot penjualan atau jumlah pelanggan dari waktu ke waktu untuk mengidentifikasi tren dan musim.
* Analisis Kategori Produk: Visualisasikan distribusi penjualan atau jumlah pelanggan di berbagai kategori produk menggunakan diagram batang atau diagram lingkaran.
* Kinerja Kios: Analisis kinerja masing-masing kios berdasarkan penjualan atau jumlah pelanggan.
* Perilaku Pelanggan: Jika data pelanggan tersedia, analisis demografi pelanggan, pola pembelian, dan kebiasaan belanja.
* Pengujian Hipotesis dan Analisis Statistik:
* Analisis Korelasi: Tentukan apakah ada korelasi antara variabel seperti penjualan dan jumlah pelanggan, atau antara penjualan dan waktu dalam sehari.
* Pengujian Hipotesis: Uji hipotesis tentang dampak faktor-faktor seperti cuaca, promosi, atau acara khusus pada penjualan atau jumlah pelanggan.
* Pemodelan Prediktif:
* Analisis Regresi: Bangun model regresi untuk memprediksi penjualan atau jumlah pelanggan berdasarkan faktor-faktor seperti waktu, hari dalam seminggu, cuaca, dan promosi.
* Peramalan Deret Waktu: Gunakan model peramalan deret waktu untuk memprediksi penjualan masa depan atau jumlah pelanggan.
* Rekomendasi dan Wawasan:
* Berdasarkan analisis, berikan rekomendasi untuk mengoptimalkan pasar Natal, seperti:
* Campuran Produk: Sesuaikan campuran produk berdasarkan permintaan pelanggan dan kinerja penjualan.
* Strategi Penetapan Harga: Optimalkan strategi penetapan harga untuk berbagai kategori produk.
* Pemasaran dan Promosi: Terapkan kampanye pemasaran dan promosi yang ditargetkan untuk menarik lebih banyak pelanggan.
* Efisiensi Operasional: Tingkatkan efisiensi operasional dengan mengoptimalkan tingkat staf dan manajemen inventaris.
Contoh Potongan Kode (Python dengan Pandas):
impor panda sebagai pd
impor matplotlib.pyplot sebagai plt
# Muat data
df = pd.baca_csv('pasar_natal.csv')
# Membersihkan data (menangani nilai yang hilang, mengonversi tipe data)
# Analisis Data Eksploratif
print(df.describe()) # Statistik ringkasan
df['Penjualan'].plot() # Plot deret waktu penjualan
df['Kategori Produk'].value_counts().plot(kind='bar') # Bagan batang distribusi kategori produk
# Analisis dan visualisasi lebih lanjut sesuai kebutuhan
Catatan: Ini adalah kerangka kerja umum. Teknik analisis dan visualisasi spesifik akan bergantung pada data yang tersedia dan pertanyaan penelitian yang ingin Anda jawab.