Klient potrzebował zautomatyzować raportowanie sprzedaży. Dane pochodziły w postaci rozproszonych plików CSV i Excel z CRM oraz paneli reklamowych. Ręczne przetwarzanie zajmowało 3-4 godziny tygodniowo.
Rozwiązanie:
Opracowano niestandardową aplikację internetową (Dashboard) opartą na Pythonie.
Co zostało zrobione:
Czyszczenie danych: Napisano skrypt do automatycznego łączenia i czyszczenia danych.
Wizualizacja: Zbudowano interaktywne wykresy, które pozwalają filtrować sprzedaż według daty, regionu i kategorii produktu.
Interfejs: Zrealizowano wygodny interfejs w trybie ciemnym.
Wynik:
Klient przesyła pliki do systemu i po 10 sekundach otrzymuje gotowy raport finansowy. Oszczędność czasu — 15 godzin miesięcznie.
#Python #Pandas #Streamlit #Plotly #ExcelAutomation #Dashboard #DataAnalysis #Automation
Rozwiązanie:
Opracowano niestandardową aplikację internetową (Dashboard) opartą na Pythonie.
Co zostało zrobione:
Czyszczenie danych: Napisano skrypt do automatycznego łączenia i czyszczenia danych.
Wizualizacja: Zbudowano interaktywne wykresy, które pozwalają filtrować sprzedaż według daty, regionu i kategorii produktu.
Interfejs: Zrealizowano wygodny interfejs w trybie ciemnym.
Wynik:
Klient przesyła pliki do systemu i po 10 sekundach otrzymuje gotowy raport finansowy. Oszczędność czasu — 15 godzin miesięcznie.
#Python #Pandas #Streamlit #Plotly #ExcelAutomation #Dashboard #DataAnalysis #Automation