Pandas,Matplotlib ve Seaborn kütüphanesi ile örnek bir veri üzerinden 'Satış Analizi' yapılmıştır. Anaconda üzerinden Jupyter Notebook kullanılıp, örnek satış analizinde aşağıdaki sorulara cevap aranmıştır.
- En çok satan ürünler hangileridir?
- Satışı en iyi olan 10 ürün hangileridir?
- Hangi ürün daha çok kar getirmiş?
- Hangi kategori daha çok satış yapmıştır?
- Hangi kategori daha çok karlı?
- Kategori ve alt kategorideki toplam satış değerleri nedir?
- Alt kategorilerde en çok satan ürünler hangileridir?
- Hangi müşteri segmenti daha çok karlıdır? - Which customer segments are the most profitable ?
- Kargo süreçlerinin satışa etkisi nedir?
- Kargo süreçlerinin kategori bazlı satışa etkisi nedir?
- Hangi ürün pazarı daha çok satış yapmıştır?
- En çok satış yapan ilk 10 ülke hangileridir?
- Ortalama olarak en fazla kargo ücreti ödeyen ilk 10 ülkeler hangileridir?
- En çok kar getiren ilk 10 müşteri kimlerdir?
- Yıl ve aylara göre toplam satış değerleri nedir?
I use Python Pandas & Python to analyze and answer business questions about SuperStore of sales data. Seaborn, pandas, matplotlib Data cleaning, data analysis
- Which are the most selling products?
- Which are the Top 10 products by sales?
- Which are the most profitable products?
- What category sold the most?
- Which are the most profitable category?
- Total sales values by category and subcategory
- Which are the most selling products in subcategory?
- Which customer segments are the most profitable ?
- What shipping modes sold the most products?
- Visualize the 'Category' column from the Shipmode column dataset standpoints.
- What market sold the most products?
- Which are the Top 10 country by sales?
- Which are the average shipping cost for top 10 different countries?
- Who are the top-10 most profitable customers?
- Total sales values by year and month.