https://github.com/hazz-i/e-commerce-analysis
FP Dicoding Analisis data dengan python
https://github.com/hazz-i/e-commerce-analysis
data-visualization jupyter-notebook python
Last synced: about 2 months ago
JSON representation
FP Dicoding Analisis data dengan python
- Host: GitHub
- URL: https://github.com/hazz-i/e-commerce-analysis
- Owner: Hazz-i
- Created: 2024-09-28T14:18:14.000Z (over 1 year ago)
- Default Branch: main
- Last Pushed: 2024-11-27T02:11:56.000Z (over 1 year ago)
- Last Synced: 2025-03-30T07:28:26.431Z (about 1 year ago)
- Topics: data-visualization, jupyter-notebook, python
- Language: Jupyter Notebook
- Homepage:
- Size: 175 MB
- Stars: 0
- Watchers: 1
- Forks: 0
- Open Issues: 0
-
Metadata Files:
- Readme: README.md
Awesome Lists containing this project
README
## Getting Started
# DASHBOARD E-COMMERCE CUSTOMER AND SALES ANALYSIS
Proyek ini adalah dashboard interaktif yang dibangun menggunakan Streamlit, dengan menggunakan
E-Commerce Public Dataset sebagai sumber data utama. Dataset ini mencakup informasi tentang
transaksi e-commerce, memberikan wawasan tentang tren dan pola pembelian online di sebuah negara.
Melalui dashboard ini, data divisualisasikan secara menarik untuk memudahkan pemahaman terhadap
berbagai aspek penjualan e-commerce. Misalnya, pengguna dapat melihat kota dengan jumlah penjual
terbanyak, kategori produk yang paling populer, serta tren pembelian selama jangka waktu tertentu.
Fitur interaktif pada dashboard memungkinkan eksplorasi data secara lebih mendalam.
Tujuan dari proyek ini adalah menyediakan dashboard yang informatif dan interaktif, yang membantu
dalam memahami serta menganalisis informasi dari E-Commerce Public Dataset.
Before run the program, take a look at the following resources:
# 🔗 Application URL
https://e-commerces.streamlit.app/
## Require
- [Python v3.12.4+](https://www.python.org/downloads/) - Python.
library For Use:
- Streamlit
- Matplotlib
- Pandas
- Numpy
- more..
make venv / env :
```bash
python -m venv .venv
```
Then configure venv / env
```bash
# use venv
source .venv/scripts/activate
# install all library
pip install -r requirements.txt
```
running notebook :
```bash
jupyter-notebook .
```
running dashboard :
```bash
cd dashboard
streamlit run main.py
```