Цель: Провести комплексный анализ данных о продажах компании, выявить ключевые тренды, построить прогноз спроса на продукцию и визуализировать результаты с использованием Python, SQL и Excel.

Задачи:

1. Подготовка данных (Excel и Power Query):
   • Используйте Power Query в Excel для очистки и предварительной обработки данных о продажах:
     • Объедините данные из различных источников (например, данные о продажах, товарах, клиентах).
     • Устраните дубликаты и пропущенные значения.
     • Преобразуйте данные в нужные форматы (например, даты в формат "месяц/год").
     • Создайте дополнительные вычисляемые колонки, такие как "средний чек", "темпы роста/падения продаж".
   • Примените Power Pivot для создания модели данных и связывания таблиц между собой (например, таблицы "Продукты", "Продажи", "Клиенты").
2. Анализ данных с использованием SQL:
   • Подключитесь к базе данных (например, PostgreSQL) и извлеките данные о продажах с помощью SQL.
     • Используйте основные SQL операторы (SELECT, WHERE, JOIN, GROUP BY, ORDER BY) для извлечения необходимых данных.
     • Примените агрегатные функции (например, SUM, AVG) для расчета общих показателей (например, общий объем продаж, средний чек по регионам).
     • Примените оконные функции для анализа динамики продаж по времени (например, RANK, LAG, LEAD).
3. Анализ данных с использованием Python (Pandas и Matplotlib):
   • Загрузите данные из SQL в Pandas и выполните анализ:
     • Используйте groupby для агрегации данных по категориям (например, по товарам, регионам).
     • Примените методы статистики для оценки распределения данных (например, стандартное отклонение, медиана).
   • Постройте визуализации для отображения ключевых тенденций:
     • Гистограммы и диаграммы размаха для анализа распределения данных о продажах.
     • Диаграммы рассеивания для анализа взаимосвязи между маркетинговыми активностями и объемом продаж.
     • Линейные графики для отображения изменений продаж по времени.
4. Прогнозирование спроса (Python и статистика):
   • Используйте статистические методы для прогнозирования спроса на основе исторических данных:
     • Примените линейную регрессию (например, через библиотеку scikit-learn) для предсказания спроса на товар.
     • Оцените точность модели с помощью метрик (например, RMSE, R²).
   • Разработайте модель, которая будет учитывать сезонность и тренды (например, метод скользящего среднего или экспоненциальное сглаживание).
5. А/Б тестирование:
   • Проведите A/B тест для оценки воздействия маркетинговых кампаний на продажи.
   • Подготовьте гипотезы, спланируйте эксперимент и оцените его результаты.
   • Используйте статистические тесты (например, t-тест) для проверки значимости результатов.
6. Подготовка отчета:
   • Создайте отчет в Excel или в виде Jupyter Notebook, который будет содержать:
     • Описание данных и методологии.
     • Визуализации с интерпретацией (графики динамики продаж, распределение по регионам и категориям).
     • Прогнозы спроса и их точность.
     • Рекомендации по улучшению бизнес-показателей на основе результатов анализа.

Ожидаемые результаты:

1. Анализ данных:
   • Отчет с ключевыми бизнес-метриками (объем продаж, средний чек, рост/падение по регионам и категориям).
   • Визуализации тенденций и корреляций с использованием графиков, созданных в Python.
2. Прогнозирование спроса:
   • Модель для прогнозирования спроса, использующая линейную регрессию.
   • Прогноз на будущее с оценкой точности модели.
3. A/B тестирование:
   • Анализ результатов A/B теста с использованием статистических методов и выводы о влиянии маркетинговых мероприятий.