El Projecte | Sobre nosaltres | Contribuir | Donacions | Llicència
HOME Els meus cursos Finalitzats
◄ Anterior
◄

Estudi de Cas 1: Anàlisi de Dades de Vendes

Següent ►
►

Introducció

En aquest estudi de cas, analitzarem un conjunt de dades de vendes per comprendre millor els patrons de compra dels clients, identificar productes amb millor rendiment i detectar oportunitats de millora. Aquest exercici pràctic ens permetrà aplicar les tècniques i mètodes apresos en els mòduls anteriors.

Objectius

  1. Comprendre els patrons de compra dels clients.
  2. Identificar els productes amb millor i pitjor rendiment.
  3. Detectar oportunitats de millora en les estratègies de vendes.

Conjunt de Dades

El conjunt de dades de vendes conté les següents columnes:

  • OrderID: Identificador únic de la comanda.
  • ProductID: Identificador únic del producte.
  • ProductName: Nom del producte.
  • Category: Categoria del producte.
  • Quantity: Quantitat venuda.
  • Price: Preu unitari del producte.
  • OrderDate: Data de la comanda.
  • CustomerID: Identificador únic del client.
  • Region: Regió geogràfica del client.

Passos per a l'Anàlisi

  1. Importació i Inspecció de Dades

Primer, importarem el conjunt de dades i inspeccionarem les primeres files per comprendre l'estructura i el contingut.

import pandas as pd

# Importar el conjunt de dades
data = pd.read_csv('sales_data.csv')

# Inspeccionar les primeres files
print(data.head())

  1. Neteja de Dades

Revisarem les dades per detectar valors faltants o inconsistents i els gestionarem adequadament.

# Comprovar valors faltants
print(data.isnull().sum())

# Omplir valors faltants o eliminar files/columnes si és necessari
data = data.dropna()  # Exemple: eliminar files amb valors faltants

  1. Anàlisi Exploratori de Dades (EDA)

Realitzarem una anàlisi exploratòria per obtenir una visió general dels patrons de vendes.

3.1. Estadístiques Descriptives

# Estadístiques descriptives
print(data.describe())

3.2. Visualització de Dades

Utilitzarem gràfics per visualitzar les vendes per producte, categoria i regió.

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

# Vendes per producte
product_sales = data.groupby('ProductName')['Quantity'].sum().sort_values(ascending=False)
plt.figure(figsize=(10,6))
sns.barplot(x=product_sales.values, y=product_sales.index)
plt.title('Vendes per Producte')
plt.xlabel('Quantitat Venuda')
plt.ylabel('Producte')
plt.show()

# Vendes per categoria
category_sales = data.groupby('Category')['Quantity'].sum().sort_values(ascending=False)
plt.figure(figsize=(10,6))
sns.barplot(x=category_sales.values, y=category_sales.index)
plt.title('Vendes per Categoria')
plt.xlabel('Quantitat Venuda')
plt.ylabel('Categoria')
plt.show()

# Vendes per regió
region_sales = data.groupby('Region')['Quantity'].sum().sort_values(ascending=False)
plt.figure(figsize=(10,6))
sns.barplot(x=region_sales.values, y=region_sales.index)
plt.title('Vendes per Regió')
plt.xlabel('Quantitat Venuda')
plt.ylabel('Regió')
plt.show()

  1. Detecció de Patrons i Tendències

Identificarem patrons i tendències en les dades de vendes.

4.1. Patrons Temporals

Analitzarem les vendes al llarg del temps per detectar estacionalitats o tendències.

# Convertir OrderDate a format de data
data['OrderDate'] = pd.to_datetime(data['OrderDate'])

# Vendes mensuals
monthly_sales = data.resample('M', on='OrderDate')['Quantity'].sum()
plt.figure(figsize=(12,6))
monthly_sales.plot()
plt.title('Vendes Mensuals')
plt.xlabel('Data')
plt.ylabel('Quantitat Venuda')
plt.show()

  1. Conclusions i Recomanacions

Després d'analitzar les dades, resumirem les nostres troballes i proporcionarem recomanacions per millorar les estratègies de vendes.

5.1. Resum de Troballes

  • Productes amb millor rendiment: Identificarem els productes més venuts.
  • Categories amb millor rendiment: Determinarem quines categories tenen més èxit.
  • Regions amb millor rendiment: Analitzarem quines regions generen més vendes.
  • Patrons temporals: Detectarem estacionalitats o tendències en les vendes.

5.2. Recomanacions

  • Optimització d'inventari: Basant-nos en els productes més venuts, recomanarem ajustar l'inventari per satisfer la demanda.
  • Estratègies de màrqueting: Proposarem estratègies de màrqueting específiques per a les categories i regions amb millor rendiment.
  • Promocions temporals: Suggerirem promocions durant períodes de baixa venda per impulsar les vendes.

Exercici Pràctic

Exercici

Utilitzant el conjunt de dades proporcionat, realitza els següents passos:

  1. Importa i inspecciona les dades.
  2. Neteja les dades gestionant els valors faltants.
  3. Realitza una anàlisi exploratòria de dades (EDA) per obtenir estadístiques descriptives i visualitzacions.
  4. Identifica patrons i tendències en les dades de vendes.
  5. Proporciona un resum de les teves troballes i recomanacions per millorar les estratègies de vendes.

Solució

La solució a aquest exercici es troba en els passos detallats anteriorment. Assegura't de seguir cada pas i interpretar els resultats per proporcionar recomanacions basades en dades.

Conclusió

Aquest estudi de cas ens ha permès aplicar tècniques d'anàlisi de dades per comprendre millor els patrons de vendes i identificar oportunitats de millora. A través de l'anàlisi exploratòria, la visualització de dades i la detecció de patrons, hem pogut obtenir informació valuosa per a la presa de decisions estratègiques.

◄ Anterior
◄
Següent ►
►
El Projecte | Sobre nosaltres | Contribuir | Donacions | Llicència
© Copyright 2024. Tots els drets reservats