Итоговый проект по программе «Data - аналитик: старт карьеры»

1.

Итоговый проект по программе
«Data-аналитик: старт карьеры»
Поток № ДА-102 / 2023
Кривченко И.В.
data-diving
академия аналитики данных
при Томском государственном
университете

2.

Анализ товарного предложения
персональных компьютеров
в онлайн-магазинах
Бизнес-цель заказчика: выйти на онлайн-рынок розничных продаж
персональных компьютеров с товаром/услугой «Продажа
персональных компьютеров и их постпродажное сопровождение»
Объект исследования: онлайн-рынок розничных продаж в
категории «Персональные компьютеры»
Предмет исследования: влияние характеристик персональных
компьютеров на их цену и популярность

3.

Анализ товарного предложения
персональных компьютеров
в онлайн-магазинах
Цели анализа:
•Понимание актуальности, полноты и репрезентативности данных
из открытых источников по товарному предложению для
последующего анализа и выработки рекомендаций
•Анализ : выявление взаимосвязей между характеристиками
различных товарных предложений и их розничной ценой, а также
популярностью на онлайн-рынке
•Формулирование рекомендаций по выходу на онлайн-рынок

4.

1 этап исследования
Разработка аналитического решения (CRISP-DM)
1. Понимание бизнеса
классический магазин – онлайн магазин маркетплейса
товар: персональные компьютеры (системные блоки)
услуги: доставка и постпродажное сопровождение
2. Понимание данных
входные данные: полнота, актуальность, репрезентативность
выходные данные: интерпретируемость, практическая значимость
3. Подготовка данных
входные данные для анализа: зона ответственности заказчика
выходные данные анализа: зона ответственности аналитика
Моделирование и оценка результатов, внедрение и контроль
зона ответственности заказчика

5.

2 этап исследования
Обсуждение входных данных
Актуальность (на данный момент и процессуальная)
• Дата появления товарного предложения
• Отсутствие «истории цены» за период предложения /или/
• Присутствие дат в «истории цены» за период предложения
Полнота входных данных и их репрезентативность
• Технические характеристики и постпродажное обслуживание
• Динамика цены (в т.ч. накопительных скидок) и динамика продаж
• Репрезентативность выборки для статистического анализа

6.

3 этап исследования
Обсуждение целевых показателей
1. Целевой показатель: популярность
• Популярность товара = Количество продаж этого товара (в штуках)
• Периоды экспозиции сравниваемых товаров (в днях или неделях)
Скорректированная
популярность товара
Количество продаж товара
= ----------------------------------------------Время экспозиции товара
2. Целевой показатель: цена
• Цена товара = Двухмерный массив [ Даты, Цены ]

7.

4 этап исследования
Предобработка и разведочный анализ
Предобработка данных
• Входной формат: csv-файл, предоставляемый заказчиком
• Проверка читабельности кодировок, распаковка контейнеров
• Принятие решения о полноте данных и пригодности для анализа
Разведочный анализ данных
• Для текстовых признаков: кластеризация и частотный анализ
• Для числовых признаков: максимумы/минимумы, средние/разбросы
• Для всех типов признаков: построение графических визуализаций
• Выводы (не требующие проверки статистической значимости)

8.

5 этап исследования
Статистический анализ и интерпретация
Пригодность данных для статистического анализа
• Уменьшение объема выборки после этапа предобработки
• Обсуждение возможности дополнительного сбора данных
• Принятие решения о репрезентативности данных
Статистический анализ и интерпретация
• Выводы

9.

Результаты анализа
Гипотеза исследования:
Метод(ы) проверки гипотезы:

10.

Результаты анализа
Результаты проверки гипотезы (графическое представление)
(графическое представление)
Описание результатов

11.

Интерпретация данных
Полученные результаты:

12.

Интерпретация данных
Рекомендации для Заказчика:

13. Дополнительные материалы

Можно вставить ссылку | QR и
поделиться своим блокнотом с
анализом
ФИО
*Контакты