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Optimisez la gestion des données d’une boutique avec R ou Python

En ce jour de début de mission en tant que data analyst freelance chez BottleNeck, un marchand de vin réputé, je suis chaleureusement accueillie par Laurent, mon manager pour cette mission. Après des présentations conviviales, Laurent expose les enjeux de notre première tâche : intégrer les données de l’ERP avec celles du site de vente en ligne afin d’améliorer la gestion des stocks et l’analyse des ventes.

La mission se divise en trois points clés :

  1. Rapprocher les exports de l’ERP et de la table du CMS pour obtenir une vue complète des produits en ligne.
  2. Calculer le chiffre d’affaires par produit et le total des ventes en ligne.
  3. Identifier d’éventuelles erreurs de saisie dans les prix des produits et en faire une analyse visuelle.

Laurent recommande de présenter les résultats lors de la prochaine réunion de COPIL. J’ai la liberté d’utiliser R ou Python pour cette analyse.

Après les directives, Laurent m’envoie par mail les exports ainsi que la table de liaison de Sylvie, en insistant sur l’importance des bonnes pratiques de traitement des données.

Je prends rapidement connaissance des fichiers reçus : erp.xlsx, web.xlsx et la table de liaison de Sylvie. Je m’engage à suivre les bonnes pratiques de traitement des données et je me tiens prêt à relever ce défi avec sérieux et rigueur.

Prêt à donner vie à vos idées ? Je suis là pour aider !

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© Stéphanie ROULLAND 2024 | Tous droits réservés