analyse du marché à l'aide power bi, python et spss

Nabil Nakbi

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About this service

Summary

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).

What's included

  • Analyse du marché avec Python

    Ce livrable consiste en une analyse complète du marché à l’aide d’outils et de bibliothèques Python. L'objectif est d'extraire, de traiter et d'analyser des données pertinentes pour fournir des insights exploitables sur la dynamique du marché. Il permet aux décideurs d'évaluer les tendances, la demande, la concurrence, et de prendre des décisions stratégiques basées sur des données.

  • Création d’un Tableau de Bord à l’aide de Power BI

    Les étapes essentielles pour créer un tableau de bord avec Power BI : Collecte et importation des données : Identifiez et importez les sources de données pertinentes (fichiers Excel, bases de données SQL, services en ligne, etc.) dans Power BI. Nettoyage et transformation des données : Utilisez Power Query pour nettoyer, transformer et structurer les données afin de les rendre exploitables pour l'analyse. Modélisation des données : Établissez des relations entre les différentes tables, créez des colonnes calculées et des mesures en utilisant le langage DAX pour enrichir votre modèle de données. Création des visualisations : Concevez des rapports interactifs en intégrant des graphiques, des tableaux et des indicateurs clés de performance (KPI) adaptés à vos besoins analytiques. Publication et partage : Publiez votre tableau de bord sur le service Power BI, configurez les autorisations d'accès et partagez-le avec les parties prenantes concernées.

Duration

5 days

Skills and tools

Data Modelling Analyst
Data Scientist
Data Analyst
Data Analysis
IBM SPSS
Microsoft Excel
Microsoft Power BI
Python

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