#ChristmasMarketAnalysis Analizzando i dati del mercato di Natale
Assunzioni:
* Il file christmas_market.csv contiene dati relativi a un mercato di Natale.
* I dati includono colonne come Data, Ora, Nome dello Stand, Categoria di Prodotto, Vendite, Numero di Clienti, ecc.
Passaggi:
* Caricamento e Pulizia dei Dati:
* Carica il file CSV in un DataFrame di Pandas.
* Gestisci i valori mancanti (ad esempio, elimina le righe o imputa i valori mancanti).
* Converti i tipi di dati secondo necessità (ad esempio, Data in formato datetime).
* Analisi Esplorativa dei Dati (EDA):
* Statistiche Riassuntive: Calcola statistiche di base come media, mediana, min, max e deviazione standard per le colonne numeriche.
* Visualizzazione dei Dati:
* Analisi delle Serie Temporali: Traccia vendite o numero di clienti nel tempo per identificare tendenze e stagionalità.
* Analisi delle Categorie di Prodotto: Visualizza la distribuzione delle vendite o del numero di clienti tra le diverse categorie di prodotto utilizzando grafici a barre o grafici a torta.
* Performance degli Stand: Analizza la performance dei singoli stand in base alle vendite o al numero di clienti.
* Comportamento del Cliente: Se sono disponibili dati sui clienti, analizza la demografia dei clienti, i modelli di acquisto e le abitudini di spesa.
* Test delle Ipotesi e Analisi Statistica:
* Analisi della Correlazione: Determina se c'è una correlazione tra variabili come vendite e numero di clienti, o tra vendite e ora del giorno.
* Test delle Ipotesi: Testa le ipotesi sull'impatto di fattori come meteo, promozioni o eventi speciali su vendite o numero di clienti.
* Modellazione Predittiva:
* Analisi di Regressione: Costruisci modelli di regressione per prevedere vendite o numero di clienti in base a fattori come tempo, giorno della settimana, meteo e promozioni.
* Previsione delle Serie Temporali: Utilizza modelli di previsione delle serie temporali per prevedere vendite o numero di clienti futuri.
* Raccomandazioni e Intuizioni:
* Sulla base dell'analisi, fornisci raccomandazioni per ottimizzare il mercato di Natale, come:
* Mix di Prodotti: Regola il mix di prodotti in base alla domanda dei clienti e alla performance delle vendite.
* Strategia di Prezzo: Ottimizza le strategie di prezzo per diverse categorie di prodotto.
* Marketing e Promozioni: Implementa campagne di marketing mirate e promozioni per attrarre più clienti.
* Efficienza Operativa: Migliora l'efficienza operativa ottimizzando i livelli di personale e la gestione dell'inventario.
Esempio di Codice (Python con Pandas):
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# Carica i dati
df = pd.read_csv('christmas_market.csv')
# Pulisci i dati (gestisci i valori mancanti, converti i tipi di dati)
# Analisi Esplorativa dei Dati
print(df.describe()) # Statistiche riassuntive
df['Sales'].plot() # Grafico delle serie temporali delle vendite
df['Product Category'].value_counts().plot(kind='bar') # Grafico a barre della distribuzione delle categorie di prodotto
# Ulteriore analisi e visualizzazione secondo necessità
Nota: Questo è un framework generale. Le tecniche specifiche di analisi e visualizzazione dipenderanno dai dati disponibili e dalle domande di ricerca che si desidera rispondere.