Portfolio Data Analyst
Projets d’analyse de données, dashboards et insights business
Je présente ici mes projets Data Analyst réalisés avec SQL, Python, Looker Studio et des datasets réels. Chaque projet met l’accent sur la transformation des données, la création de KPIs, la visualisation et l’interprétation des résultats pour aider à la prise de décision.
Analyse complète d’un dataset e-commerce brésilien (Olist) avec transformation des données via SQL et Python, création de KPIs business et conception d’un dashboard interactif sous Looker Studio.
Insights clés du projet
L’analyse met en évidence les principaux leviers de performance du e-commerce : croissance du chiffre d’affaires, concentration des revenus par catégorie et poids important de certaines régions.
Croissance des ventes
Le chiffre d’affaires et le volume de commandes progressent fortement à partir de mi-2017, indiquant une phase d’accélération commerciale.
Catégories dominantes
Certaines catégories comme beauté, accessoires et maison concentrent une part importante du revenu, ce qui montre des segments clés à suivre.
Concentration géographique
Les ventes sont fortement concentrées dans le sud-est du Brésil, notamment São Paulo, ce qui indique une dépendance à certaines zones économiques.
Méthodologie du projet
Ce projet a été réalisé en suivant une approche structurée d’analyse de données, allant de la préparation des données à l’interprétation des résultats afin de produire des insights exploitables.
Collecte et préparation des données
Récupération des données brutes, vérification de leur qualité et structuration pour permettre leur exploitation.
Analyse des données
Exploration et agrégation des données afin d’identifier les tendances, comportements et indicateurs clés.
Transformation et structuration
Nettoyage, transformation et organisation des données pour garantir la cohérence et la fiabilité des analyses.
Visualisation et interprétation
Création de visualisations claires et interprétation des résultats pour faciliter la prise de décision.
Outils et technologies utilisés
Ce projet repose sur l’utilisation d’outils d’analyse de données permettant de manipuler, analyser et visualiser efficacement les données.
SQL
Utilisé pour interroger les données, créer des agrégations et calculer les indicateurs clés tels que le chiffre d’affaires, le volume de commandes et la valeur moyenne.
Python (Pandas)
Utilisé pour le nettoyage, la transformation et la structuration des données afin de préparer les analyses et garantir leur fiabilité.
DuckDB
Base de données analytique utilisée pour stocker, structurer et exécuter des requêtes efficacement sur des données volumineuses.
Looker Studio
Utilisé pour concevoir des dashboards interactifs permettant de visualiser les performances et faciliter la prise de décision.
Résultats et insights clés
L’analyse des données a permis d’identifier plusieurs tendances importantes dans la performance e-commerce.
Forte concentration géographique
Les ventes sont majoritairement concentrées dans certaines régions, notamment dans le sud-est du Brésil.
Croissance progressive des ventes
Le chiffre d’affaires et le volume de commandes suivent une tendance globale à la hausse sur la période analysée.
Concentration des revenus
Une part importante du chiffre d’affaires est générée par un nombre limité de catégories de produits.
Opportunités de croissance
Certaines régions et catégories présentent un potentiel de développement encore sous-exploité.
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Je vous accompagne dans l’analyse de vos données, la création de dashboards et la mise en place d’indicateurs pour mieux piloter votre activité.
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