[Python, HTML, Big Data, Визуализация данных, Веб-аналитика] Аналитика алкогольной продукции сети магазинов «Лента»
Автор
Сообщение
news_bot ®
Стаж: 6 лет 9 месяцев
Сообщений: 27286
Сегодня вашему вниманию представлена аналитика (исследование) алкогольной продукции сети магазинов «Лента» (далее - Лента), находящаяся в каталоге на официальном сайте компании.
Планирование, подготовка, выборкаПочему выбор пал на алкогольную продукцию и на эту компанию? Да очень всё просто - первое, что пришло в голову (да, такое бывает) и большой ассортимент данного сегмента. Думаю в дальнейшем будет аналитика продукции других компаний. Но вернёмся к нашим бутылкам элементам исследования. Предварительно изучив структуру самого сайта компании приходим к выводу, что каталог продукции динамичен в зависимости от места расположения объекта продаж и изменением ассортимента. Выборку было решено взять по г. Москва, в гипермаркетах. Конечно же не обладая точными данными ассортимента алкогольной продукции компании нельзя сказать, что она репрезентативная, но всё же полагаем, что всё ок. Изучив количество единиц продукции в каталогах на сайте по точкам продаж получаем, что в среднем одинаково, вотЪ.Инструменты для аналитикиКак любой себя уважающий senior data analyst джун в нашем исследовании мы будем применять стандартные инструменты для этого - язык программирования python 3+, библиотеки pandas для анализа и обработки данных, библиотеки BeautifulSoup, request, csv, lxml для парсинга, библиотеки seaborn, matplotlib, plotly для визуализации результата, всё это находится в нашей любимой Anaconda, в которой JupyterLab и Jupyternotebook, плюс родные и добрые таблицы google sheets(возможно понадобятся) и конечно же не забудем про свой brain.Получение данных для исследованияДанные мы будем получать конечно же с помощью нашего любимого автоматизированного процесса сбора данных (о как !) или более проще - парсинга (скрапинга). Парсинг будет осуществляться посредством скрипта на питОне (python). Для написания скрипта пришлось где-то почитать, где-то посмотреть, где-то «прихватить» (да простите меня товарищи). Код скрипта можно посмотреть тут.Процесс парсингаИтак, заходим на сайт подопытного объекта исследования и включаем в браузере режим разработчика, находим нужные нам классы и категории и прописываем (подставляем) их в коде. Кстати, у нас получилось 101 страница в каталоге. Запускаем процесс парсинга в Jupyter и ждём когда файл наполнится данными.
Процесс подготовки и обработки данныхСледующий шаг это открытие файла .csv в нашем сатурне джупИтире и краткая информация о самом датафрейме, для этого импортируем библиотеки, с запасом.
Как мы видим, у нас есть данные (числа) с пробелами. Поэтому, как завещал великий (ну почти) Карл Андерсон в своей книги “Аналитическая культура” нам нужны правильные данные, собранные правильным образом, в правильной форме, в правильном месте, в правильное время. Для этого применяем всю “мощь” библиотек в python для анализа. На самом деле основную работу сделал код скрипта парсинга, там был прописаны методы strip() и replace(), которые удалили лишние пробелы, переносы и символ рубля ₽.
Пробел в числах в поле price был идентифицирован как символ \xa0 - неразрывный пробел, элемент компьютерной кодировки текстов (подробнее тут). Далее с помощью метода replace() удаляем его и с помощью astype(float) меняем формат столбцов в float и у нас получается нормальный формат цены товара.
Процесс анализа данных Далее с помощью describe() узнаем краткие описательные статистики. Как мы видим среднее значение равное 986.78 руб. в цене без скидки, медиана равна 631.59 руб.
Построим гистограмму c помощью библиотеки matplotlib и увидим распределение, в параметрах прологарифмируем переменную. Как мы видим на гистограмме основная цена на алкогольную продукцию в пределах до 2400 руб, есть много выбросов.
Для углубленного анализа построим график boxplot от библиотеки plotly. Теперь мы видим, что подавляющее значение выбросов начинается от 2420 руб. А самым большим выбросом оказался коньяк Hennessy XO за 16209 руб. С помощью метода sort_value() узнаем пятерку самого дорогого алкоголя в Ленте.
Напомню, что цены и ассортимент динамичны, поэтому всё может изменяться каждый день.Благодарю за внимание, всем всего наилучшего, ваш konstatic.
===========
Источник:
habr.com
===========
Похожие новости:
- [Nginx, Машинное обучение, DevOps, Микросервисы, Flask] Развертывание ML модели в Docker с использованием Flask (REST API) + масштабирование нагрузки через Nginx балансер
- [Python, Разработка робототехники, Разработка на Raspberry Pi, Робототехника] Сделать робота на raspberry pi, обновленный pi-tank. Часть 1. Железо
- [Python, GitHub, Flask] Делаем телеграм бота за 5 минут: быстрый старт с продвинутым шаблоном
- [Информационная безопасность, Криптография, Python, C++, ООП] Поддержка токенов PKCS#11 с ГОСТ-криптографией в Python. Часть II — Обёртка PyKCS11
- [Big Data, Accessibility, Машинное обучение, Искусственный интеллект] Дискриминация в алгоритмах ML существует — и нет, это не либеральные сказки
- [Повышение конверсии, Управление продуктом] Материалы с митапа для аналитиков: роль аналитика в развитии продуктов
- [Разработка веб-сайтов, CSS, Программирование, HTML] Книга-игра Гарри Гаррисона на HTML
- [Python, Голосовые интерфейсы] Голосовой ассистент Виталий (школьный проект)
- [Open source, Программирование, Геоинформационные сервисы, Визуализация данных, Научно-популярное] Google Earth Engine (GEE) как общедоступный каталог больших геоданных
- [Python, Машинное обучение, Искусственный интеллект, Natural Language Processing] LIT – Инспектор для вашего NLP. Обзор, установка, тест
Теги для поиска: #_python, #_html, #_big_data, #_vizualizatsija_dannyh (Визуализация данных), #_vebanalitika (Веб-аналитика), #_analitika (аналитика), #_parsing (парсинг), #_pandas, #_matplotlib, #_python, #_html, #_big_data, #_vizualizatsija_dannyh (
Визуализация данных
), #_vebanalitika (
Веб-аналитика
)
Вы не можете начинать темы
Вы не можете отвечать на сообщения
Вы не можете редактировать свои сообщения
Вы не можете удалять свои сообщения
Вы не можете голосовать в опросах
Вы не можете прикреплять файлы к сообщениям
Вы не можете скачивать файлы
Текущее время: 22-Ноя 19:39
Часовой пояс: UTC + 5
| Автор | Сообщение |
|---|---|
|
news_bot ®
Стаж: 6 лет 9 месяцев |
|
|
Сегодня вашему вниманию представлена аналитика (исследование) алкогольной продукции сети магазинов «Лента» (далее - Лента), находящаяся в каталоге на официальном сайте компании.  Планирование, подготовка, выборкаПочему выбор пал на алкогольную продукцию и на эту компанию? Да очень всё просто - первое, что пришло в голову (да, такое бывает) и большой ассортимент данного сегмента. Думаю в дальнейшем будет аналитика продукции других компаний. Но вернёмся к нашим бутылкам элементам исследования. Предварительно изучив структуру самого сайта компании приходим к выводу, что каталог продукции динамичен в зависимости от места расположения объекта продаж и изменением ассортимента. Выборку было решено взять по г. Москва, в гипермаркетах. Конечно же не обладая точными данными ассортимента алкогольной продукции компании нельзя сказать, что она репрезентативная, но всё же полагаем, что всё ок. Изучив количество единиц продукции в каталогах на сайте по точкам продаж получаем, что в среднем одинаково, вотЪ.Инструменты для аналитикиКак любой себя уважающий senior data analyst джун в нашем исследовании мы будем применять стандартные инструменты для этого - язык программирования python 3+, библиотеки pandas для анализа и обработки данных, библиотеки BeautifulSoup, request, csv, lxml для парсинга, библиотеки seaborn, matplotlib, plotly для визуализации результата, всё это находится в нашей любимой Anaconda, в которой JupyterLab и Jupyternotebook, плюс родные и добрые таблицы google sheets(возможно понадобятся) и конечно же не забудем про свой brain.Получение данных для исследованияДанные мы будем получать конечно же с помощью нашего любимого автоматизированного процесса сбора данных (о как !) или более проще - парсинга (скрапинга). Парсинг будет осуществляться посредством скрипта на питОне (python). Для написания скрипта пришлось где-то почитать, где-то посмотреть, где-то «прихватить» (да простите меня товарищи). Код скрипта можно посмотреть тут.Процесс парсингаИтак, заходим на сайт подопытного объекта исследования и включаем в браузере режим разработчика, находим нужные нам классы и категории и прописываем (подставляем) их в коде. Кстати, у нас получилось 101 страница в каталоге. Запускаем процесс парсинга в Jupyter и ждём когда файл наполнится данными.   Процесс подготовки и обработки данныхСледующий шаг это открытие файла .csv в нашем сатурне джупИтире и краткая информация о самом датафрейме, для этого импортируем библиотеки, с запасом.  Как мы видим, у нас есть данные (числа) с пробелами. Поэтому, как завещал великий (ну почти) Карл Андерсон в своей книги “Аналитическая культура” нам нужны правильные данные, собранные правильным образом, в правильной форме, в правильном месте, в правильное время. Для этого применяем всю “мощь” библиотек в python для анализа. На самом деле основную работу сделал код скрипта парсинга, там был прописаны методы strip() и replace(), которые удалили лишние пробелы, переносы и символ рубля ₽.  Пробел в числах в поле price был идентифицирован как символ \xa0 - неразрывный пробел, элемент компьютерной кодировки текстов (подробнее тут). Далее с помощью метода replace() удаляем его и с помощью astype(float) меняем формат столбцов в float и у нас получается нормальный формат цены товара.  Процесс анализа данных Далее с помощью describe() узнаем краткие описательные статистики. Как мы видим среднее значение равное 986.78 руб. в цене без скидки, медиана равна 631.59 руб.  Построим гистограмму c помощью библиотеки matplotlib и увидим распределение, в параметрах прологарифмируем переменную. Как мы видим на гистограмме основная цена на алкогольную продукцию в пределах до 2400 руб, есть много выбросов.  Для углубленного анализа построим график boxplot от библиотеки plotly. Теперь мы видим, что подавляющее значение выбросов начинается от 2420 руб. А самым большим выбросом оказался коньяк Hennessy XO за 16209 руб. С помощью метода sort_value() узнаем пятерку самого дорогого алкоголя в Ленте.   Напомню, что цены и ассортимент динамичны, поэтому всё может изменяться каждый день.Благодарю за внимание, всем всего наилучшего, ваш konstatic. =========== Источник: habr.com =========== Похожие новости:
Визуализация данных ), #_vebanalitika ( Веб-аналитика ) |
|
Вы не можете начинать темы
Вы не можете отвечать на сообщения
Вы не можете редактировать свои сообщения
Вы не можете удалять свои сообщения
Вы не можете голосовать в опросах
Вы не можете прикреплять файлы к сообщениям
Вы не можете скачивать файлы
Вы не можете отвечать на сообщения
Вы не можете редактировать свои сообщения
Вы не можете удалять свои сообщения
Вы не можете голосовать в опросах
Вы не можете прикреплять файлы к сообщениям
Вы не можете скачивать файлы
Текущее время: 22-Ноя 19:39
Часовой пояс: UTC + 5