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Projet SQL d'Analyse des Ventes

📄 Aperçu

Ce projet illustre l’utilisation de SQL pour analyser les performances des ventes. Il s’adresse aux débutants en SQL et couvre la création, la manipulation et l’analyse de bases de données relationnelles.

Utiliser SQL pour explorer les données, nettoyer les enregistrements, effectuer une analyse exploratoire des données (EDA) et répondre à des questions commerciales.

🎯 Objectifs

  1. Configurer une base de données relationnelle de ventes : Création et remplissage d'une base de données.
  2. Analyse exploratoire des données (EDA) : Exploration et compréhension des données.
  3. Analyse commerciale : Répondre à des questions spécifiques pour tirer des insights des données.

📊 Structure du projet

1. Configuration de la base de données

Création de la base de données: Le projet commence par la création d'une base de données nommée sql_project_p1

Création des tables: Il s'agit de 4 tables dans la base de données.

- Customers: Informations sur les clients (customer_id, customer_name, email, city).

- Products: Informations sur les produits (products_id, products_name, category, price).

- Orders: Historique de commandes (orders_id, customers_id, products_id, order_date).

- Payments: Détails des paiments (payments_id, orders_id, amount, payments_methodes).

2. Analyse exploratoire des données

Requêtes principales :

  • Nombre total de clients, produits, commandes.
  • Chiffre d’affaires total.
  • Répartition des paiements par méthode.

3. Analyse commerciale

Requêtes principales :

  • Clients ayant dépensé le plus.
  • Produits les plus vendus par catégorie.
  • Top 3 des villes avec le plus de commandes.
  • Chiffre d’affaires par méthode de paiement.

🌟 Insights Clés

  • Les produits les plus vendus permettent d’identifier les tendances populaires.
  • Les méthodes de paiement dominantes mettent en évidence les préférences des clients.
  • Les clients principaux sont des cibles précieuses pour des stratégies de rétention.

🚀 Résultats

  • Base de données fonctionnelle configurée.
  • Insights clés extraits des données.

🛠️ Compétences mises en avant

  • Conception de base de données relationnelles.
  • Écriture de requêtes SQL pour l'EDA.
  • Réponse à des problématiques métiers spécifiques.

🖥️ Technologies utilisées

  • PostgreSQL pour la base de données.
  • SQL pour l'analyse des données.

Auteur - Brandon Gbalou

Ce projet marque mes premiers pas dans le monde fascinant de l'analyse des données. En tant que débutant, je cherche à développer des compétences pratiques en SQL et à comprendre comment les données peuvent être transformées en informations exploitables. Chaque requête écrite et chaque insight découvert renforcent ma passion pour ce domaine.

💬 Retours et Suggestions

En tant que novice, je suis toujours à la recherche de conseils pour m'améliorer. Si vous avez des idées, des critiques constructives ou des opportunités d'apprentissage, je serais ravi d'en discuter.

📥 Téléchargement et utilisation

1 Cloner le référentiel : clonez ce référentiel de projet depuis GitHub.

2 Configurer la base de données et Exécutez les requêtes : fournis dans le sql_project_p1fichier pour créer et remplir la base de données, et en effectuant votre analyse.