#ChristmasMarketAnalysis Аналіз даних Різдвяного ринку
Припущення:
* Файл christmas_market.csv містить дані, пов'язані з Різдвяним ринком.
* Дані містять стовпці, такі як Дата, Час, Назва ятки, Категорія продукту, Продажі, Кількість клієнтів тощо.
Кроки:
* Завантаження та очищення даних:
* Завантажте CSV-файл у DataFrame Pandas.
* Обробка відсутніх значень (наприклад, видалення рядків або заповнення відсутніх значень).
* Перетворення типів даних за потребою (наприклад, Дата в формат datetime).
* Дослідницький аналіз даних (EDA):
* Підсумкова статистика: Розрахунок основних статистичних показників, таких як середнє, медіана, мінімум, максимум та стандартне відхилення для числових стовпців.
* Візуалізація даних:
* Аналіз часових рядів: Побудуйте графік продажів або кількості клієнтів з часом, щоб виявити тенденції та сезонність.
* Аналіз категорій продуктів: Візуалізуйте розподіл продажів або кількості клієнтів за різними категоріями продуктів, використовуючи стовпчикові або круглі графіки.
* Продуктивність яток: Проаналізуйте продуктивність окремих яток на основі продажів або кількості клієнтів.
* Поведінка споживачів: Якщо дані про клієнтів доступні, проаналізуйте демографічні дані клієнтів, шаблони покупок та звички витрат.
* Тестування гіпотез та статистичний аналіз:
* Аналіз кореляції: Визначте, чи є кореляція між змінними, такими як продажі та кількість клієнтів, або між продажами та часом доби.
* Тестування гіпотез: Тестуйте гіпотези щодо впливу факторів, таких як погода, акції або спеціальні події на продажі або кількість клієнтів.
* Прогностичне моделювання:
* Регресійний аналіз: Створіть регресійні моделі для прогнозування продажів або кількості клієнтів на основі таких факторів, як час, день тижня, погода та акції.
* Прогнозування часових рядів: Використовуйте моделі прогнозування часових рядів для прогнозування майбутніх продажів або кількості клієнтів.
* Рекомендації та висновки:
* На основі аналізу надайте рекомендації щодо оптимізації Різдвяного ринку, такі як:
* Асортимент продукції: Налаштуйте асортимент продукції на основі попиту споживачів та продуктивності продажів.
* Стратегія ціноутворення: Оптимізуйте стратегії ціноутворення для різних категорій продуктів.
* Маркетинг та акції: Реалізуйте цілеспрямовані маркетингові кампанії та акції для залучення більшої кількості клієнтів.
* Операційна ефективність: Покращте операційну ефективність, оптимізуючи рівні персоналу та управління запасами.
Приклад коду (Python з Pandas):
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# Завантаження даних
df = pd.read_csv('christmas_market.csv')
# Очищення даних (обробка відсутніх значень, перетворення типів даних)
# Дослідницький аналіз даних
print(df.describe()) # Підсумкова статистика
df['Sales'].plot() # Графік часових рядів продажів
df['Product Category'].value_counts().plot(kind='bar') # Стовпчиковий графік розподілу категорій продуктів
# Подальший аналіз та візуалізація за потребою
Примітка: Це загальна структура. Конкретні методи аналізу та візуалізації залежать від доступних даних і дослідницьких запитань, на які ви хочете відповісти.