Vue d’ensemble
Ce projet consistait à analyser un dataset fictif représentant les ventes de produits Apple (iPhone, Mac, iPad, accessoires) afin de concevoir un dashboard décisionnel complet.
L’objectif était de fournir une vision claire des performances commerciales, des comportements clients et des tendances de ventes, tout en intégrant des indicateurs prédictifs.
Contexte et enjeux
Contexte
Les données fournies étaient brutes et réparties sur plusieurs tables (clients, produits, employés, magasins, ventes). Une structuration et une modélisation efficaces étaient nécessaires pour permettre une analyse pertinente.
Enjeux principaux
- Nettoyage et préparation des données
- Modélisation en étoile optimisée
- Création de KPI business pertinents
- Analyse multi-axes (produits, clients, magasins)
- Lisibilité et clarté du dashboard
Solution mise en œuvre
Traitement & modélisation
- Nettoyage des données avec Python
- Création des relations entre tables
- Modèle en étoile dans Power BI
- Mesures DAX pour les KPI clés
Fonctionnalités du dashboard
- Analyse des ventes globales
- Performance par produit et catégorie
- Analyse clients et employés
- Comparaison temporelle
- Filtres dynamiques et drill-down
Résultats et apprentissages
Ce projet m’a permis de consolider mes compétences en analyse de données, modélisation Power BI et création de dashboards orientés décisionnel.
Aperçus du dashboard
Technologies et compétences
Outils utilisés
- Power BI Desktop
- Python (pandas, numpy)
- DAX
- Power Query
Compétences développées
- Analyse de données business
- Création de KPI
- Visualisation de données
- Data storytelling
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