Анализ продаж британского e-commerce (поиск инсайтов, составление рекомендаций стейкхолдерам)

Верхнеуровневый план действий на работу: • Поскольку работа больше исследовательская, то на это и сделаем акцент; сначала, само собой описать данные, при необходимости, провести очистку и интерпретацию (тут будьте внимательны, особенно с описанием транзакций), ну и дальше собственно само исследование; также в документации описываем последовательность действий, чтобы был понятен ход решения; не забываем об описании ценности которую может принести данное исследование для стейкхолдеров; план описания проекта, есть у вас в личном кабинете (в дипломном блоке) - файл "критерии оценки", его можно взять за основу структуры; • Что касается визуального представления информации, интересные виды визуализаций можно посмотреть тут (https://habr.com/ru/post/468295), хотя достаточно будет и базовых типов визуализаций; • По поводу модели, работа исследовательская, модель опциональна, если будет желание, то можно использовать, например, линейную регрессию (её достаточно), где признаками будут год и месяц, а целевой переменной - сгруппированные объёмы продаж по месяц-год (так как декабрь 2011 не полный, например, можно будет предсказывать сразу с 12.2011 по 02.2012, для этого нужно будет, после обучения и оценки модели, вручную задать датафрейм с признаками и передать его в .predict(), чтобы получить прогноз объёмов продаж на будущий период); по оценке качества модели, можно использовать - RMSE (подробнее см. тут: https://pythobyte.com/rmse-root-mean-square-error-9ac86324). В общем, основная цель - содержательное описание исследования и построение модели (опционально). Сопроводительная документация (текстовый редактор или word-документ) ~= 7-15 страниц, также нужно будет сделать презентацию (power point или googlе-презентации) ~= 7-12 слайдов, для демонстрации работы и защиты

датасет :

https://www.kaggle.com/datasets/carrie1/ecommerce-data

E-Commerce Data

Actual transactions from UK retailer