Аналитика онлайн-продаж (Самокат)

Описание проекта

Этот проект посвящён анализу данных онлайн-продаж продуктового ритейла. Цель — выполнить комплексный анализ товарных категорий, выявить драйверы продаж, оценить прибыльность и провести ABC-анализ подкатегорий.

Проект выполнен в формате Jupyter Notebook в рамках учебной аналитической задачи.

Структура проекта

Samokat_final_project/
├─ data/
│  ├─ products.xlsx     # Справочник товаров
│  └─ orders.xlsx       # Заказы
├─ notebooks/
│  └─ Samokat_analysis.ipynb  # Основной ноутбук проекта
├─ README.md             # Описание проекта
└─ requirements.txt      # Зависимости

Используемые данные

Таблица products.xlsx

Поле	Описание
product_id	ID товара
level1	Категория
level2	Подкатегория
name	Наименование товара

Таблица orders.xlsx

Поле	Описание
order_id	Номер чека
accepted_at	Дата и время покупки
product_id	ID товара
quantity	Кол-во в чеке
regular_price	Базовая цена
price	Цена продажи
cost_price	Себестоимость

Использованные библиотеки

• pandas
• matplotlib
• seaborn
• openpyxl

Подготовка окружения

Установка зависимостей:

pip install -r requirements.txt

Ход работы

1. Загрузка и первичный анализ данных

• Создание вспомогательных полей:
  • sales_qty — количество проданных единиц
  • sales_sum — выручка сделки
  • is_promo — продажа по промо

2. Подготовка аналитического датафрейма

• Объединение orders + products по product_id
• Исключение товаров, отсутствующих в справочнике (кроме задачи среднего чека)
• Формирование итогового датафрейма df

3. Самая ходовая товарная категория

• Вычислены продажи по категориям (level1)
• Построен bar chart
• Определена категория-лидер по продажам в штуках

4. Распределение продаж по подкатегориям

• Подсчитаны продажи по level1 + level2
• Выполнена сортировка по объёму продаж
• Выделены подкатегории-лидеры

5. Средний чек на 13.01.2022

• Рассчитаны суммы по каждому order_id
• Средний чек для указанной даты определён на основе исходного orders

6. Доля промо в категории «Сыры»

• Подсчитаны продажи по промо и без промо
• Построен pie chart
• Рассчитана доля промо в общем объёме продаж категории

7. Маржа по категориям

Рассчитаны:

• маржа в рублях
• маржа в процентах

Построены:

• горизонтальный bar chart маржи в рублях
• горизонтальный bar chart маржи в процентах

8. ABC-анализ по подкатегориям

Проведены два анализа:

• ABC по количеству (sales_qty)
• ABC по выручке (sales_sum)

Создана итоговая группа.

Итоговые выводы

• Выявлена самая ходовая категория и ТОП-подкатегории
• Получено распределение продаж по всем товарным группам
• Средний чек 13.01.2022 рассчитан на основе всех заказов
• Доля промо в категории «Сыры» характеризует чувствительность покупателей к скидкам
• Определены наиболее маржинальные категории
• ABC-анализ выделил подкатегории, формирующие основную часть продаж и выручки