Постановка задачи
Представьте, что вы аналитик данных в крупной компании. Ваша задача — исследовать исторические данные о продажах, выявить ключевые тенденции и подготовить отчет с рекомендациями. В вашем распоряжении — набор данных, содержащий информацию о датах продаж, категориях продуктов, суммах продаж, регионах и т.д. Данные хранятся в файле sales_data.csv. Создадим этот файл и заполним его произвольными данными.
Загрузка и подготовка данных
Первый этап — загрузка данных из CSV-файла и первичный осмотр. Важно понять структуру данных и определить полезные для анализа переменные. Выведем первые строки данных для визуального анализа.
Далее, необходимо очистить и подготовить данные: обработать пропуски, преобразовать данные в нужные форматы и удалить ненужные столбцы. Проверим наличие пропусков и, например, заполним пропущенные значения в столбце sales средним значением. Преобразуем столбец с датами в формат datetime для работы с временными рядами. Удалим ненужные столбцы.
Анализ данных
После подготовки данных, приступим к анализу: получим описательную статистику и выявим основные тенденции и закономерности. Выведем описательную статистику. Сгруппируем данные по категориям продуктов, чтобы определить категории с наибольшей выручкой. Проведем анализ временных рядов, чтобы выявить сезонные тенденции и изменения продаж во времени.
Визуализация результатов
Для наглядного представления данных создадим графики и диаграммы с помощью библиотеки matplotlib: столбчатую диаграмму продаж по категориям и линейный график динамики продаж во времени. Для более сложной визуализации можно использовать plotly или Dash.
Результаты и выводы
Проект демонстрирует типичную задачу анализа данных, часто не требующую сложных математических формул. Анализ предоставит ценные инсайты и позволит подготовить понятный отчет.