Analyse et visualisation de données en ligne et hors ligne

Analyse et visualisation de données en ligne et hors ligne pour un grand fabricant de café.

L’analyse des données de l’entreprise permet d’obtenir des informations exploitables dans différents domaines. Les informations et les chiffres clés obtenus grâce au suivi et à l’analyse des données sont ensuite clairement présentés grâce à la visualisation des données. De cette façon, des informations pertinentes et claires peuvent aboutir à une prise de décision simplifiée.

Le client :

Le client est un fabricant de premier plan dans le secteur du café. Dans ce cas, 3 pays de distribution étaient concernés.

Objectif :

Dans le projet suivant, l’objectif principal était de créer les bonnes requêtes SQL sans documenter le paysage de la base de données du client. Ces données collectées devaient être connectées à d’autres sources de données afin de pouvoir répondre à des questions pertinentes pour l’entreprise. Il était également important de pouvoir fournir au client de nouvelles informations et des recommandations d’action basées sur les données.

Mesures de mise en œuvre :

Une première étape importante a consisté à rassembler de grandes quantités de données provenant de diverses sources telles que Magento, des bases de données externes, Google Analytics (360°), le portail de newsletter et bien d’autres encore. Il s’agit ici des paramètres pertinents que sont les clients, le statut des produits, le chiffre d’affaires total et le chiffre d’affaires des clients par produit des différentes périodes pour les pays que sont l’Allemagne, les Pays-Bas et la Suisse. Ces données ont ensuite été fusionnées, ajustées et évaluées statistiquement.

L’extraction et le stockage des données ont été rendus possibles par des requêtes SQL complexes, exécutées notamment via le serveur Web Magento. Le nettoyage des données a été effectué en fonction de notre propre structure de données et de notre modèle algorithmique.

Les données ont été triées à l’aide de modèles mathématiques pour les différents types de café, les types de clients, les intervalles de temps et de nombreux autres attributs afin de simplifier les calculs, l’évaluation statistique et la visualisation ultérieurs. Divers types de bibliothèques d’apprentissage automatique ont été utilisés pour optimiser le processus d’analyse. Par la suite, les données ont été enrichies avec d’autres données en ligne afin d’obtenir des informations supplémentaires, notamment pour l’optimisation des performances en ligne. Enfin, les données ont été visualisées avec Microsoft Power BI, Google Data Studio et Microsoft Excel.

Outils / Technologies :

Les outils et technologies suivants ont été utilisés pour analyser et présenter les données pertinentes (en ligne et hors ligne) :

  • Tableau
  • Python
  • SQL
  • Microsoft Excel
  • Microsoft Power BI
  • Data Studio
  • Sistrix
  • Google Data Studio
  • Google 360

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