#ChristmasMarketAnalysis Analizând datele pieței de Crăciun
Presupuneri:
* Fișierul christmas_market.csv conține date legate de o piață de Crăciun.
* Datele includ coloane precum Data, Ora, Numele Standului, Categoria Produsului, Vânzări, Numărul de Clienți etc.
Pași:
* Încărcarea și curățarea datelor:
* Încărcați fișierul CSV într-un DataFrame Pandas.
* Gestionați valorile lipsă (de exemplu, eliminați rânduri sau imputați valorile lipsă).
* Conversia tipurilor de date după cum este necesar (de exemplu, data în format datetime).
* Analiză exploratorie a datelor (EDA):
* Statistici sumare: Calculați statistici de bază precum media, mediana, minimul, maximul și deviația standard pentru coloanele numerice.
* Vizualizarea datelor:
* Analiza seriilor temporale: Graficați vânzările sau numărul de clienți în timp pentru a identifica tendințele și sezonalitatea.
* Analiza categoriilor de produse: Vizualizați distribuția vânzărilor sau numărului de clienți în diferite categorii de produse folosind grafice cu bare sau grafice circulare.
* Performanța standurilor: Analizați performanța standurilor individuale pe baza vânzărilor sau a numărului de clienți.
* Comportamentul clienților: Dacă datele despre clienți sunt disponibile, analizați demografia clienților, tiparele de cumpărare și obiceiurile de cheltuire.
* Testarea ipotezelor și analiza statistică:
* Analiza corelației: Determinați dacă există o corelație între variabilele precum vânzările și numărul de clienți sau între vânzări și ora din zi.
* Testarea ipotezelor: Testați ipotezele despre impactul unor factori precum vremea, promoțiile sau evenimentele speciale asupra vânzărilor sau numărului de clienți.
* Modelare predictivă:
* Analiza de regresie: Construirea de modele de regresie pentru a prezice vânzările sau numărul de clienți pe baza unor factori precum timpul, ziua săptămânii, vremea și promoțiile.
* Prognoza seriei temporale: Utilizați modele de prognoză a seriilor temporale pentru a prezice vânzările sau numărul de clienți în viitor.
* Recomandări și perspective:
* Pe baza analizei, oferiți recomandări pentru optimizarea pieței de Crăciun, cum ar fi:
* Mixul de produse: Ajustați mixul de produse în funcție de cererea clienților și performanța vânzărilor.
* Strategia de prețuri: Optimizați strategiile de prețuri pentru diferite categorii de produse.
* Marketing și promoții: Implementați campanii de marketing țintite și promoții pentru a atrage mai mulți clienți.
* Eficiența operațională: Îmbunătățiți eficiența operațională prin optimizarea nivelurilor de personal și a gestionării stocurilor.
Exemplu de cod (Python cu Pandas):
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# Încărcați datele
df = pd.read_csv('christmas_market.csv')
# Curățați datele (gestionați valorile lipsă, convertiți tipurile de date)
# Analiză exploratorie a datelor
print(df.describe()) # Statistici sumare
df['Sales'].plot() # Grafic de serie temporală a vânzărilor
df['Product Category'].value_counts().plot(kind='bar') # Grafic cu bare al distribuției categoriilor de produse
# Analiză și vizualizare suplimentară după cum este necesar
Notă: Acesta este un cadru general. Tehnicile specifice de analiză și vizualizare vor depinde de datele disponibile și de întrebările de cercetare pe care doriți să le răspundeți.