analyse du marché à l'aide power bi, python et spssNabil Nakbi
Structure du livrable :
Introduction : Définition du marché et objectifs de l’analyse
Décrire le marché étudié (par exemple : marché du e-commerce, de l’énergie ou de l’immobilier).
Identifier les questions clés à résoudre : tendances de croissance, parts de marché, comportement des clients, etc.
Méthodologie : Approche analytique avec Python
Définir les étapes du processus :
Collecte des données (open data, API, web scraping).
Nettoyage et préparation des données (gestion des valeurs manquantes, formatage).
Analyse descriptive et visualisation.
Modélisation statistique ou prévisions.
Données collectées : Sources et description
Sources des données : Données publiques (Eurostat, INSEE), données d'entreprise ou API de marché (ex. : Yahoo Finance).
Présentation des variables pertinentes : prix, volumes, part de marché, données démographiques.
Analyse descriptive : Exploration des données
Nettoyage des données : Traitement des valeurs manquantes et outliers.
Calcul des statistiques descriptives : Moyennes, écarts-types, corrélations.
Visualisations : Utilisation de
matplotlib ou seaborn pour identifier les tendances.Exemple : évolution des ventes, distribution des prix, comparaison entre concurrents.
Analyse concurrentielle et prévisions
Utilisation de modèles prédictifs :
Régression linéaire pour prévoir les ventes futures.
Séries temporelles (ARIMA) pour analyser les tendances saisonnières.
Segmentation du marché : Regroupement des clients avec des algorithmes de clustering (ex. : K-means).
Outils utilisés
Python et bibliothèques principales :
pandas : Manipulation des données.matplotlib / seaborn : Visualisation.scikit-learn : Modélisation et prévision.statsmodels : Analyse statistique.Résultats et interprétation
Synthèse des découvertes clés : tendances émergentes, opportunités de croissance, forces concurrentielles.
Prévisions à court et moyen terme du marché étudié.
Identification des facteurs influents (prix, comportement du consommateur, évolution réglementaire).
Conclusion et recommandations
Résumé des insights clés de l’analyse.
Recommandations stratégiques basées sur les résultats (ex. : positionnement de prix, diversification des produits, pénétration de nouveaux segments).
Suggestions d’améliorations futures (ex. : collecte de données supplémentaires, utilisation de modèles avancés).
Starting at$220
Duration5 days
Tags
IBM SPSS
Microsoft Excel
Microsoft Power BI
Python
Data Analyst
Data Modelling Analyst
Data Scientist
Service provided by
Nabil Nakbi Fes, Morocco
- 1
- Followers
analyse du marché à l'aide power bi, python et spssNabil Nakbi
Starting at$220
Duration5 days
Tags
IBM SPSS
Microsoft Excel
Microsoft Power BI
Python
Data Analyst
Data Modelling Analyst
Data Scientist
Structure du livrable :
Introduction : Définition du marché et objectifs de l’analyse
Décrire le marché étudié (par exemple : marché du e-commerce, de l’énergie ou de l’immobilier).
Identifier les questions clés à résoudre : tendances de croissance, parts de marché, comportement des clients, etc.
Méthodologie : Approche analytique avec Python
Définir les étapes du processus :
Collecte des données (open data, API, web scraping).
Nettoyage et préparation des données (gestion des valeurs manquantes, formatage).
Analyse descriptive et visualisation.
Modélisation statistique ou prévisions.
Données collectées : Sources et description
Sources des données : Données publiques (Eurostat, INSEE), données d'entreprise ou API de marché (ex. : Yahoo Finance).
Présentation des variables pertinentes : prix, volumes, part de marché, données démographiques.
Analyse descriptive : Exploration des données
Nettoyage des données : Traitement des valeurs manquantes et outliers.
Calcul des statistiques descriptives : Moyennes, écarts-types, corrélations.
Visualisations : Utilisation de
matplotlib ou seaborn pour identifier les tendances.Exemple : évolution des ventes, distribution des prix, comparaison entre concurrents.
Analyse concurrentielle et prévisions
Utilisation de modèles prédictifs :
Régression linéaire pour prévoir les ventes futures.
Séries temporelles (ARIMA) pour analyser les tendances saisonnières.
Segmentation du marché : Regroupement des clients avec des algorithmes de clustering (ex. : K-means).
Outils utilisés
Python et bibliothèques principales :
pandas : Manipulation des données.matplotlib / seaborn : Visualisation.scikit-learn : Modélisation et prévision.statsmodels : Analyse statistique.Résultats et interprétation
Synthèse des découvertes clés : tendances émergentes, opportunités de croissance, forces concurrentielles.
Prévisions à court et moyen terme du marché étudié.
Identification des facteurs influents (prix, comportement du consommateur, évolution réglementaire).
Conclusion et recommandations
Résumé des insights clés de l’analyse.
Recommandations stratégiques basées sur les résultats (ex. : positionnement de prix, diversification des produits, pénétration de nouveaux segments).
Suggestions d’améliorations futures (ex. : collecte de données supplémentaires, utilisation de modèles avancés).
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