Analyse des Ventes avec des Nuages de Points

Cette leçon vous montre comment utiliser les nuages de points pour analyser les ventes et les profits dans vos jeux de données.

Détails de la leçon

Description de la leçon

Dans cette vidéo, nous explorons l'utilisation des nuages de points pour vérifier la tendance entre différentes variables de ventes via notre super store. Un nuage de points (scatterplot) permet de visualiser des corrélations potentielles entre les données d'une manière graphique, intuitive et accessible, contrairement aux méthodes statistiques traditionnelles.

Nous détaillons comment utiliser la fonction px.scatter pour générer ces nuages, en ajustant l'axe des abscisses et des ordonnées, ainsi que d'autres paramètres comme le titre du diagramme. Nous montrons aussi comment enrichir nos visualisations en ajoutant des dimensions supplémentaires, comme la taille des points pour représenter la quantité de produits vendus, ou des couleurs pour différencier les régions géographiques.

Ce tutoriel met également en lumière certains aspects cruciaux de l'analyse de données, tels que l'identification des points aberrants, ou outliers, et explore comment ajouter des informations contextuelles au survol des points grâce au paramètre hover_data. À travers des exemples concrets, vous apprendrez à repérer des tendances, identifier des comportements et détecter des données aberrantes dans vos analyses de ventes.

Objectifs de cette leçon

À l'issue de cette vidéo, vous serez capable de :

  • Créer et personnaliser des nuages de points pour analyser des ventes.
  • Identifier des corrélations entre diverses variables de ventes et de profits.
  • Ajouter des dimensions supplémentaires et des informations contextuelles aux visualisations.

Prérequis pour cette leçon

Pour suivre cette vidéo, il est recommandé d'avoir des connaissances de base en Python et en visualisation de données avec des librairies comme Plotly.

Métiers concernés

Les compétences développées dans cette vidéo sont particulièrement utiles pour les métiers suivants :

  • Analyste de données
  • Scientifique des données
  • Consultant en BI (Business Intelligence)

Alternatives et ressources

En plus de Plotly, vous pourriez utiliser des solutions telles que Matplotlib, Seaborn ou ggplot2 pour créer des nuages de points.

Questions & Réponses

Les nuages de points, ou scatterplots, sont principalement utilisés pour vérifier qu'il n'y a pas de tendances entre différentes variables d'un jeu de données, facilitant la visualisation des corrélations potentielles.
Une dimension supplémentaire peut être ajoutée à un nuage de points en ajustant la taille des points en fonction d'une variable numérique, comme la quantité de produits vendus.
Les nuages de points peuvent aider à identifier des points aberrants, ou outliers, des tendances globales, ainsi que des comportements spécifiques aux segments du jeu de données.