Contexte
À l’aide d’un notebook Jupyter, ce projet m’a permis de consolider mes compétences en Python, notamment dans les étapes de nettoyage et d’agrégation des données, ainsi que dans l’analyse de graphiques univariés et multivariés.
Une première approche des statistiques descriptives.
Démarche
- Nettoyage et agrégation de données sous Python avec les bibliothèques Pandas et NumPy
- Calcul du chiffre d'affaires
- Analyse des références les plus vendues
- Création de graphiques univariés et multivariés avec Matplotlib et Seaborn
- Élaboration d’un support de présentation
Outils utilisés
Python, et les bibliothèques Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn et OpenPyXL
Compétences acquises
- Analyse exploratoire de fichiers
- Manipulation jointure de tables
- Manipulation des visualisations avec Matplotlib et Seaborn
- Présentation sous forme de storytelling
Exemple de visualisation
Extrait du support de présentation