Pour créer un graphique Python comparant des données dans le domaine de l’e-commerce, nous devons d’abord collecter et préparer les données appropriées. Ensuite, nous utiliserons des bibliothèques Python comme `pandas` pour manipuler les données et `matplotlib` ou `seaborn` pour créer le graphique.
Étape 1: Collecte et Préparation des Données
Supposons que nous avons des données sur les ventes en ligne de deux entreprises différentes, A et B, sur une période de 12 mois. Les données peuvent être structurées comme suit :
« `python
import pandas as pd
data = {
‘Month’: [‘Jan’, ‘Feb’, ‘Mar’, ‘Apr’, ‘May’, ‘Jun’, ‘Jul’, ‘Aug’, ‘Sep’, ‘Oct’, ‘Nov’, ‘Dec’],
‘Sales_Company_A’: [150, 160, 170, 200, 180, 210, 220, 230, 240, 250, 260, 270],
‘Sales_Company_B’: [140, 150, 160, 190, 175, 205, 215, 225, 235, 245, 255, 265]
}
df = pd.DataFrame(data)
« `
Étape 2: Création du Graphique
Nous allons utiliser `matplotlib` pour créer un graphique en barres comparant les ventes des deux entreprises.
« `python
import matplotlib.pyplot as plt
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.bar(df[‘Month’], df[‘Sales_Company_A’], label=’Company A’, color=’blue’)
plt.bar(df[‘Month’], df[‘Sales_Company_B’], bottom=df[‘Sales_Company_A’], label=’Company B’, color=’green’)
plt.xlabel(‘Month’)
plt.ylabel(‘Sales’)
plt.title(‘Monthly Sales Comparison – Company A vs Company B’)
plt.legend()
plt.show()
« `
Analyse des Résultats
Le graphique en barres ci-dessus compare les ventes mensuelles de deux entreprises d’e-commerce, A et B. Les barres bleues représentent les ventes de la compagnie A, tandis que les barres vertes représentent les ventes de la compagnie B. Chaque barre est empilée pour montrer les ventes totales de chaque entreprise par mois.
Observations Scientifiques
1. **Tendances Saisonnières** : Les deux entreprises montrent des tendances saisonnières, avec des pics de ventes en mai, juin, juillet et août. Cela peut être attribué à des promotions saisonnières ou à des événements spéciaux tels que les soldes d’été.
2. **Performance Relative** : La compagnie A semble avoir une performance légèrement supérieure à la compagnie B, avec des ventes plus élevées sur la majorité des mois. Cependant, les deux entreprises suivent une tendance similaire, indiquant des stratégies de marketing comparables.
3. **Croissance** : Une analyse plus approfondie pourrait révéler des variations dans les stratégies de marketing et de promotion qui influencent les ventes. Par exemple, les promotions en ligne et les campagnes publicitaires pourraient être examinées pour comprendre les variations mensuelles.
4. **Impact des Événements** : Les événements spéciaux comme le Black Friday ou les fêtes de fin d’année pourraient également influencer les ventes. Une analyse plus détaillée pourrait inclure ces événements pour mieux comprendre leur impact sur les ventes.
Conclusion
Ce graphique offre une visualisation claire des ventes mensuelles de deux entreprises d’e-commerce. Il permet d’identifier des tendances saisonnières et de comparer la performance relative des deux entreprises. Pour une analyse plus approfondie, il serait bénéfique d’inclure des variables supplémentaires telles que les dépenses publicitaires, les promotions en ligne et les événements spéciaux.
Cette approche scientifique permet de tirer des conclusions basées sur des données concrètes, ouvrant la voie à des stratégies de marketing plus efficaces et à une compréhension plus profonde du comportement des consommateurs dans le domaine de l’e-commerce.