Agathe Vinet

Paris, 75017

Email : [email protected]

Site Internet : https://linktr.ee/agathe.vinet

Linkedin : https://www.linkedin.com/in/agathe-vinet/

Avant de commencer:

Ce projet fictif vise à analyser les performances de ventes d’un leader de la grande distribution aux États-Unis: Walmart. L'analyse s'effectuera via un tableau de bord interactif construit sur le logiciel Power BI (Version Web).

Cliquez sur le lien ci-dessous pour voir la vidéo (2 min) !

https://www.loom.com/share/07aaf268a9264ae39212f33761c3d3dc?sid=f61b0f1b-d472-4bd0-ae4d-f2f642c16b57

Résumé

  1. Choix de la base de données de l’entreprise Walmart sur le site Kaggle. La base de données étant en anglais, et l’entreprise à dimension internationale, j’ai choisi de créer le tableau de bord Power BI en anglais.
  2. Sélection des données les plus pertinentes sur Excel avec l’outil intégré Power Query.
  3. Importation des données dans Microsoft Power BI.
  4. Création d’une première page Overview & Sales Insights
    1. Total des ventes, nombre total de produits vendus, panier moyen, affichés sous forme de cartes KPI pour une lecture rapide.
    2. Ventes par mois - Graphique en barres empilées montrant un pic de ventes en août et mars.
    3. Répartition des ventes par produits et par ville : Graphiques en anneaux pour analyser la contribution des produits et des villes au chiffre d’affaires, avec une performance notable à Chicago, New York et Los Angeles (trois plus grandes villes du pays). Et des ventes record pour les télévisions et les tablettes.
    4. Insertion de filtres : L’utilisateur peut affiner sa recherche par ville, produit, date etc. en fonction de ses besoins.
  5. Création d’une deuxième page Advanced Insights
    1. Analyse par segment démographique
      1. Comparaison de la répartition des ventes en fonction des tranches d’âges et du genre. Nous observons qu’il y a plus d’hommes que de femmes qui consomment chez Walmart. Les tranches d’âges 45-54 ans et 55-64 ans génèrent le plus de ventes.
      2. Répartition des ventes en fonction du revenu annuel des clients. Les clients ayant un revenu annuel entre 25k et 100k sont ceux qui consomment le plus.
    2. Performance des ventes selon le jour de la semaine, et le produit. Nous observons une baisse des ventes le vendredi et le dimanche. Des actions de promotion pourraient être menées par l’équipe marketing lors de ces jours creux.
    3. Insertion de filtres : temporel, choix du produit et choix de la ville en liste déroulante. (même filtres que la première page)