{"id":27314298,"url":"https://github.com/celineboutinon/bottleneck","last_synced_at":"2025-09-07T10:31:33.567Z","repository":{"id":208275694,"uuid":"721187414","full_name":"CelineBoutinon/bottleneck","owner":"CelineBoutinon","description":"ENSAE-ENSAI Formation Continue (Cepe)/OpenClassrooms Data Analyst 2022-2023 - Projet 5","archived":false,"fork":false,"pushed_at":"2025-07-27T15:24:04.000Z","size":736,"stargazers_count":1,"open_issues_count":0,"forks_count":1,"subscribers_count":1,"default_branch":"main","last_synced_at":"2025-08-01T07:56:50.311Z","etag":null,"topics":["data-analysis","data-analytics","data-visualisation","dataframes","market-intelligence","marketing-analytics","matplotlib-pyplot","missingno","numpy","pandas","python","seaborn"],"latest_commit_sha":null,"homepage":"","language":"Python","has_issues":true,"has_wiki":null,"has_pages":null,"mirror_url":null,"source_name":null,"license":"mit","status":null,"scm":"git","pull_requests_enabled":true,"icon_url":"https://github.com/CelineBoutinon.png","metadata":{"files":{"readme":"README.md","changelog":null,"contributing":null,"funding":null,"license":"LICENSE","code_of_conduct":null,"threat_model":null,"audit":null,"citation":null,"codeowners":null,"security":null,"support":null,"governance":null,"roadmap":null,"authors":null,"dei":null,"publiccode":null,"codemeta":null,"zenodo":null}},"created_at":"2023-11-20T14:34:00.000Z","updated_at":"2025-07-27T15:58:34.000Z","dependencies_parsed_at":"2025-08-01T07:31:34.314Z","dependency_job_id":"9914492f-7995-46ee-aa63-c53dec7344d5","html_url":"https://github.com/CelineBoutinon/bottleneck","commit_stats":null,"previous_names":["celineboutinon/bottleneck"],"tags_count":0,"template":false,"template_full_name":null,"purl":"pkg:github/CelineBoutinon/bottleneck","repository_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/CelineBoutinon%2Fbottleneck","tags_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/CelineBoutinon%2Fbottleneck/tags","releases_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/CelineBoutinon%2Fbottleneck/releases","manifests_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/CelineBoutinon%2Fbottleneck/manifests","owner_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/owners/CelineBoutinon","download_url":"https://codeload.github.com/CelineBoutinon/bottleneck/tar.gz/refs/heads/main","sbom_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/CelineBoutinon%2Fbottleneck/sbom","scorecard":null,"host":{"name":"GitHub","url":"https://github.com","kind":"github","repositories_count":274026689,"owners_count":25209739,"icon_url":"https://github.com/github.png","version":null,"created_at":"2022-05-30T11:31:42.601Z","updated_at":"2022-07-04T15:15:14.044Z","status":"online","status_checked_at":"2025-09-07T02:00:09.463Z","response_time":67,"last_error":null,"robots_txt_status":"success","robots_txt_updated_at":"2025-07-24T06:49:26.215Z","robots_txt_url":"https://github.com/robots.txt","online":true,"can_crawl_api":true,"host_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub","repositories_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories","repository_names_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repository_names","owners_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/owners"}},"keywords":["data-analysis","data-analytics","data-visualisation","dataframes","market-intelligence","marketing-analytics","matplotlib-pyplot","missingno","numpy","pandas","python","seaborn"],"created_at":"2025-04-12T07:54:31.532Z","updated_at":"2025-09-07T10:31:33.532Z","avatar_url":"https://github.com/CelineBoutinon.png","language":"Python","funding_links":[],"categories":[],"sub_categories":[],"readme":"![logo](https://github.com/CelineBoutinon/bottleneck/assets/143210563/23947708-df99-407f-a3b2-ff36d9276554)\n\n\n\n# OPTIMISER LA GESTION DES DONNEES D'UNE BOUTIQUE AVEC PYTHON\n\nProjet realisé en février 2023 dans le cadre de ma formation Data Analyst avec l'ENSAE-ENSAI Formation Continue (Cepe)/OpenClassrooms.\n\n## Objectif du projet\n\nBottleneck est un marchand de vin très prestigieux. \nActuellement, pour gérer ses ressources, ses clients, etc., la societe utilise un ERP qui n’est absolument pas relié à son site de vente en ligne. Les outils en place sont vraiment artisanaux et dans ces conditions, la\ngestion des stocks est complexe et la visibilité en termes d’analyse des ventes en ligne limitée, car très peu de personnes ont accès au back-office. En attendant une solution plus centralisée, un rapprochement\nentre les 2 bases, même manuel, est requis et il doit s'articuler autour de 3 missions principales:\n\n* **Rapprocher deux exports :** un export de l’ERP\ncontenant les références produit, leur prix de vente et leur état de stock, et un export d’une table de l’outil de CMS contenant les informations des produits\ncommercialisés en ligne (nom, description, nombre de ventes...). L’export issu de la boutique en ligne contient le nombre de ventes pour chaque produit depuis sa mise en ligne, il ne permet pas d’analyser l'évolution des ventes dans le temps. En plus de ces 2 exports, l'ancienne stagiaire a créé un tableau Excel qui permet d’établir le lien entre la référence du produit dans l’ERP\n(product_id) et la référence du même produit dans la base de la boutique en ligne (SKU);\n* **Calculer le chiffre d'affaires :** une fois le rapprochement effectué, le chiffre d’affaires par produit, ainsi que le total du chiffre d’affaires réalisé en ligne doivent etre calcules; et enfin\n* **Detecter et corriger des erreurs de saisie :**\nIl semble qu'il y ait des erreurs de saisie dans certains prix des produits.Il convient donc d'effectuer une analyse\nsur cette variable afin de détecter d’éventuelles valeurs aberrantes, de les lister et d’en faire une représentation graphique pour plus de lisibilité.\n\nUne présentation par slides n'est pas requise pour ce projet, seul le notebook est a présenter. \n\n\n## Liste des dossiers \u0026 fichiers\n\n* **dossiers :**\n  - **donnees-brutes :** fichiers téléchargés depuis les sources (format .xslx) \n\n\n* **fichiers :**\n\t- **notebook.ipynb :** code Python permettant l'import des fichiers .csv, leur nettoyage et la production des analyses statistiques et graphiques\n  - **presentation_notes.pdf :** notes d’accompagnement des diapositives de présentation du projet\n\n\n## Compétences développées\n\n* Réaliser une analyse univariée pour interpréter des données\n* Classifier différents types de données\n* Gérer les erreurs et les incohérences présentes sur des données stockées\n\n\n\n## Langages \u0026 software\n\n* Python 3.9.13\n  * matplotlib 3.6.2\n  * missingno 0.5.1\n  * numpy 1.24.1\n  * pandas 1.5.2\n  * seaborn 0.12.2\n  \n\n* Jupyter Notebook 6.4.12\n\n\n\n\n\n\n\n\n","project_url":"https://awesome.ecosyste.ms/api/v1/projects/github.com%2Fcelineboutinon%2Fbottleneck","html_url":"https://awesome.ecosyste.ms/projects/github.com%2Fcelineboutinon%2Fbottleneck","lists_url":"https://awesome.ecosyste.ms/api/v1/projects/github.com%2Fcelineboutinon%2Fbottleneck/lists"}