Elektromobilių statistikos analizė. Automobilių registracijų kiekio prognozė pagal metus ir mėnesį. Lietuva
Pavadinimas:
📊 Elektromobilių statistikos analizė su Python
Įžanga:
Šiame projekte atlikau pardavimų duomenų analizę, siekdamas suprasti, kaip laikui bėgant keičiasi pardavimai ir kokie veiksniai gali turėti įtakos rezultatams. Naudojau Python bibliotekas, kad duomenis išvalyčiau, apdorojau ir pateikčiau vizualizacijų pavidalu.
Naudoti įrankiai:
- Python
- Pandas
- Matplotlib / Seaborn
- Jupyter Notebook
Procesas:
- Duomenų surinkimas – naudoti duomenys (pvz., CSV failas su pardavimais pagal datas, regionus ir produktus).
- Duomenų valymas – pašalintos tuščios reikšmės, suvienodinti datos formatai.
- Analizė – apskaičiuoti pardavimai pagal mėnesius, produktų grupes, regionus.
- Vizualizacijos – sukurti grafikai, parodantys pardavimų pokyčius ir tendencijas.
Rezultatai:
- Nustatyta, kad pardavimai didžiausi buvo liepos mėnesį (sezoninis efektas).
- Produktų grupė X sudarė 40% visų pardavimų.
- Grafikai aiškiai parodė augimo tendencijas per paskutinius 6 mėnesius.
Ko išmokau:
Šio projekto metu sustiprinau įgūdžius duomenų valyme ir vizualizacijoje. Supratau, kaip iš paprastų lentelių galima gauti vertingų įžvalgų, kurias įmonė galėtų pritaikyti priimdama sprendimus.
Nuoroda į kodą:
➡️ Peržiūrėti kodą GitHub