Лабораторная: EDA продаж авто и сегментация клиентов

Лабораторная работа
Задание 1.
Возьмем датафрейм данных о продаже автомобилей с сайта Kaggle. Он содержит информацию о продажах автомобилей и может быть использован для анализа с помощью методов разведочного анализа данных (EDA) и анализа RFM. Этот датафрейм включает данные о марке и модели автомобиля, его цене, дате продажи, типе топлива и других характеристиках, что позволяет проводить глубокий анализ рыночных тенденций и клиентского поведения.

1. Дайте характеристику типов данных в датафрейме:
   • Сущностная характеристика (числовые, категориальные, дата и время).
   • Целевая характеристика (определите возможные целевые переменные в зависимости от целей анализа).
   • Степень структурированности данных.
   • Зависимость от субъекта, производящего данные.
   • Количество переменных (числовые, категориальные, дата и время).
2. Составьте паспорт набора данных:
   • Название набора данных.
   • Источник.
   • Описание.
   • Формат.

---

Задание 2. Исследование полученных данных по методологии CRISP-DM

1. Определите бизнес-цели, которые нужно достичь с помощью анализа данных (например, оптимизация продаж, прогнозирование доходов, сегментация клиентов, анализ предпочтений).
2. Сформулируйте конкретные задачи анализа данных для достижения поставленных бизнес-целей (анализ характеристик автомобилей, анализ сезонности, прогнозирование цен, кластеризация клиентов и т.д.).
3. Выполните следующие этапы анализа данных:
   • Загрузите датафрейм и необходимые библиотеки.
   • Проведите предварительную обработку данных (удаление ненужных столбцов, создание новых признаков, проверка на пропуски и дубликаты).
   • Проведите одномерный анализ данных (рассмотрите характеристики всех числовых и категориальных столбцов, постройте гистограммы распределения).
   • Проведите двумерный анализ данных (постройте матрицу корреляции и проанализируйте взаимосвязи между парами переменных).
   • Проведите многомерный анализ данных (постройте графики, сравнивающие несколько признаков, например, продажи по категориям продуктов и размеру сделки, количество заказанных товаров по категориям продуктов, взаимосвязь цены и линейки продуктов и т.д.).
4. Сделайте выводы по результатам анализа:
   • Общий обзор продаж (географическое распределение, продуктовые категории, тренды).
   • Выявление ключевых клиентов.
   • Оценка удержания клиентов.
   • Определение проблем (например, отсутствие новых клиентов).
5. На основе полученных данных предложите рекомендации для увеличения продаж, включая:
   • Увеличение присутствия на рынках с высоким потенциалом.
   • Улучшение стратегии для регионов со снижением продаж.
   • Фокус на успешных продуктах.
   • Привлечение новых клиентов.
   • Оптимизация сделок.
   • Работа с ключевыми клиентами.
   • Удержание клиентов.

Показать/скрыть дополнительное описание