Анализ данных потребительского поведения и покупательских привычек
О данных
Для своего анализа я взяла данные с сайта Kaggle, который содержит в себе большое количество разной информации. Мне показалось интересным проанализировать данные, связанные с покупкой одежды, действиями и выборами покупателей. В анализе использовала круговые диаграммы и столбчатые для наглядной визуализации возраста и пола покупателей, применения скидок, размеров одежды и способов оплаты.
Этапы работы
1. Импортировала необходимые данные в Google Colab.
2. Затем установила библиотеки pandas и matplotlib
3. Далее были созданы столбчатые диаграммы для показателей возраста покупателей, размера купленной одежды и способа оплаты.
4. Также были созданы круговые диаграммы для визуализации применения скидки и установления преобладающего пола покупателей.
Во время стилизации графиков применяла спокойные цвета для хорошего настроения.
Итоговые графики
Диаграмма, показывающая возрастные группы клиентов магазина
Диаграмма, которая отражает была ли применена скидка
Диаграмма, показывающая размеры приобретенной одежды
Диаграмма, отражающая предпочитаемые способы оплаты
Диаграмма, отражающая соотношение мужчин и женщин-покупателей
Таким образом можно сделать вывод, что наибольший сегмент магазина одежды, чьи данные были представлены составляют мужчины от 52 до 62. Самый востребованный среди них размер — M. Покупатели чаще всего расплачивались с помощью PayPal и реже использовали скидку.
Код и датасет
Описание применения генеративной модели