Ce projet utilise Power Query et Excel pour analyser un jeu de données d'un coffee shop. L'objectif est de répondre à plusieurs questions concernant le chiffre d'affaires du coffee shop et de fournir des recommandations pour optimiser sa gestion et favoriser sa croissance
Pour exécuter ce projet Excel sur votre machine, voici les étapes à suivre :
1.Ouvrez le fichier Excel fourni.
2.Utilisez Power Query pour importer et nettoyer les données selon le modèle décrit.
3.Créez les tableaux croisés dynamiques nécessaires pour analyser les données.
- Excel
- Base de donnée sur le coffee shop
Voici les questions adaptées en tenant compte des trois coffee shops :
- Quel est le total du chiffre d'affaires de chaque coffee shop ?
- Combien de transactions chaque coffee shop effectue-t-il par jour de la semaine ?
- Combien de transactions chaque coffee shop effectue-t-il par heure ?
- Quelles sont les transactions de chaque coffee shop par catégorie de produit ?
- Transactions par jour de la semaine
Astoria est la plus active le jeudi (7 427) et la moins active le samedi (6 942). Hell's Kitchen pic le vendredi (7 489) et baisse le samedi (6 846). Lower Manhattan est plus régulière mais globalement plus basse, entre 6 679 (dimanche) et 7 136 (lundi).
- Transactions par heure
Les trois shops ont leur pic entre 8h et 10h. Hell's Kitchen est particulièrement chargé sur ce créneau (jusqu'à 6 957 à 10h). Astoria reste active jusqu'à 19h (3 565 transactions), alors que Lower Manhattan ralentit fortement après 18h (125 transactions à 19h).
- Transactions par catégorie
Le café est la catégorie reine dans les trois shops (environ 18 000 à 20 000 transactions chacun), suivi du thé (13 000 à 16 000), puis de la boulangerie (7 000 à 7 900). Les autres catégories (chocolat, arômes, grains de café...) sont marginales en comparaison.
Le projet a réussi à répondre aux différentes questions concernant la performance des trois coffee shops. Les résultats obtenus peuvent être utilisés par les coffee shops pour prendre des décisions éclairées concernant leur marketing, leurs offres de produits et optimiser leur gestion afin de stimuler leur croissance.
Dashboard intéractif effectué
- Power Query (nettoyage et transformation des données)
- Analyse de données de vente (CA, transactions, segmentation par produit)
- Lecture et interprétation de KPIs commerciaux
- Esprit analytique : capacité à extraire des insights pertinents à partir de grands volumes de données
- Rigueur : structuration de l'analyse par axe (temps, lieu, produit)
- Sens du détail : identification des variations de comportement entre les coffee shops