Анализ по базе онлайн покупок
Вводная часть:
Для данного проекта я выбрала базу данных на сайте Kaggle. В современном мире электронная коммерция играет все более важную роль в повседневной жизни людей. Интернет-магазины предоставляют широкий ассортимент товаров и услуг, доступных в любое время и в любом месте. Это удобно для потребителей, но также создает огромный объем данных о покупательском поведении, который представляет большой интерес для исследователей и бизнес-аналитиков.
Данный проект посвящен всестороннему анализу базы данных онлайн-покупок. Основная цель исследования — выявить ключевые закономерности и тенденции в поведении покупателей, чтобы помочь компаниям электронной коммерции принимать более обоснованные стратегические решения. Анализ будет охватывать различные аспекты, такие как характеристики покупателей, их предпочтения, модели покупательского поведения, эффективность маркетинговых кампаний и многое другое.
База данных
Датасет на Kaggle.com
Фирменный стиль
Все цвета данной цветовой палитры были выбраны из анализа в онлайн-продажах, где часто используют как проверенные временем цвета, так и их комбинации, основанные на психологии восприятия цвета и анализе данных.
Вот некоторые из наиболее популярных:
Используемый шрифт: LT Superior Bold
Цвет текста: #000000
Цвета графиков: #0000FF #FFA500 #FF0000 #008000 #FFFF00 #000000
Подбирая шрифт, я ориентировалась на его читабельность и популярность в использовании онлайн-сервисах/магазинах.
Итоговые графики
Этот код создает круговую диаграмму, отображающую соотношение количества транзакций по разным способам оплаты. Цвета сегментов заданы в переменной colors, а заголовок и стили текста настраиваются с помощью переменной prop.
график № 1
Код строит наглядную столбчатую диаграмму, которая позволяет сравнить объемы продаж по разным категориям продуктов. Цвета столбцов заданы вручную, а подписи осей и заголовок делают график информативным и легким для понимания. Сетка по оси Y помогает точно определить значения на графике.
график № 2
Код строит линейный график, который позволяет проанализировать тенденцию продаж бытовой техники по месяцам. На графике отображаются данные только с января по август. Синяя линия с маркерами в виде кружков наглядно показывает динамику, а заголовок, подписи осей и сетка делают график информативным.
график № 3
Диаграмма наглядно показывает, какие категории продуктов имеют более высокую или низкую среднюю цену по сравнению с другими. Это позволяет быстро определить ценовые сегменты для разных категорий товаров.
график № 4
В результате выполнения этого кода будет построен линейный график, который наглядно показывает, как изменялась средняя цена на товары категории «Clothing» по месяцам (с января по август). Красная линия с маркерами-кружками отображает динамику изменения цены, делая тренды более заметными.
график № 5
Описание применения генеративной модели
Иллюстрация для обложки создана с использованием Ideogram, после генерации изображения были внесены некоторые изменения в программе Photoshop. В этом случае я решила воспользоваться искусственным интеллектом для создания уникального графического изображения. промт, который я использовала для генерации: «create a picture in a realistic style related to online shopping, let it show a site where you can buy anything, the picture is vertical» https://ideogram.ai/
Вывод
В данном проекте мы изучили несколько видов сыра, их жирность, текстуры и на основе этой информации может сделать несколько выводов: 1 Больше всего транзакций совершают через credit card 2 Чаще всего покупки совершаются в категории «Одежда» 3 «Товары для дома» в мае имеет самый большой пик 4 Самая дорогая категория товаров «Электроника» 5 В январе товары категории «Одежда» стоят больше чем в другие месяца
ссылка на материалы:
