Cette étude présente une analyse commerciale exploratoire d'un ensemble de données transactionnelles de vente au détail en ligne visant à extraire des informations exploitables liées à la performance des ventes, à la concentration des clients et à la dynamique des produits. En utilisant R comme principal outil analytique, l'ensemble de données a été nettoyé et transformé pour traiter les valeurs manquantes, les transactions annulées et les incohérences de formatage. Les tendances de revenus mensuels ont été examinées pour identifier des modèles de saisonnalité. Une analyse de concentration des clients basée sur le principe de Pareto a révélé qu'environ 27 % des clients représentaient 80 % des revenus totaux au Royaume-Uni, soulignant une dépendance significative à l'égard d'un segment client relativement petit. L'analyse au niveau des produits a identifié des articles à forte valeur ajoutée et à fort volume, révélant des disparités entre la quantité de ventes et la contribution aux revenus. Les résultats démontrent comment des flux de travail analytiques de niveau junior peuvent générer des informations commerciales significatives grâce à des statistiques descriptives, à la visualisation et à la préparation de données structurées. Ce travail fournit un cadre reproduisible pour l'analyse exploratoire des ventes au détail et illustre la valeur pratique des approches analytiques légères dans la prise de décisions opérationnelles.
Vahid Darzi (Mercredi,) a étudié cette question.