Hakkında
Pandas ile ham satış verilerini iş öngörülerine dönüştürün. Perakende şirketleri her gün büyük miktarda satış verisi üretir ve bu bilgileri analiz etmek, performansı anlamak için çok önemlidir. Bu projede, Pandas'ı kullanarak işlemleri düzenleme, temizleme ve analiz etme alıştırması yapmak için bir perakende satış veri kümesiyle çalışacaksınız. Amacınız, veri işleme tekniklerini uygulayarak gelir, ürün ve müşteri davranışlarındaki eğilimleri ortaya çıkarmaktır. Veri kümesini bir Pandas DataFrame'e yükleyip yapısını inceleyerek başlayacaksınız. Ardından, eksik değerleri kontrol ederek, veri türlerini (tarihler ve sayısal alanlar gibi) düzelterek ve yinelenenleri kaldırarak verileri temizleyeceksiniz. Hazırlandıktan sonra, belirli ürünlere, mağazalara veya zaman dilimlerine odaklanmak için filtreleme ve indeksleme kullanacaksınız. Proje, ürün, kategori veya bölgeye göre toplam ve ortalama satışları hesaplayacağınız gruplama ve toplama ile devam ediyor. Ayrıca, gelir (miktar × fiyat) veya zaman içindeki satış büyümesi gibi yeni hesaplanmış sütunlar oluşturma alıştırması da yapacaksınız. Sıralama ve derecelendirme, en çok satan ürünleri, mevsimsel eğilimleri ve düşük performans gösteren kategorileri belirlemenize yardımcı olacaktır. Bu projenin sonunda şunları yapabileceksiniz: Pandas ile bir satış veri kümesini temizleyin ve hazırlayın. Ürünler, kategoriler ve zaman aralıkları için verileri filtreleyin ve alt kümelere ayırın. Satış performansını analiz etmek için gruplama ve toplama uygulayın. Gelir ve büyüme gibi hesaplanmış metrikler oluşturun. En iyi ürünleri, en yoğun ayları ve önemli trendleri vurgulayın. Bu proje, perakende ve e-ticaret analistlerinin yaptığı iş türlerini yansıtmaktadır. Pandas ile uygulamalı olarak çalışarak, ham satış verilerinin kararları yönlendiren içgörülere nasıl dönüştürülebileceğini öğreneceksiniz; bu beceriler, iş ve sektörde doğrudan değerlidir.
Bu programa mobil uygulamadan da katılabilirsiniz. Uygulamaya Git