презентация работ по аналитике данных

Эта работа посвящена анализу данных с помощью SQL, Power BI и Python.

В первой части с помощью SQL-запросов проводятся различные вычисления, касающиеся заработной платы, структуры отделов/департаментов, сотрудников. Показаны различные способы фильтрации и группировки данных, а также сравнения результатов запросов.

Во второй части представлен аналитический проект в Power BI, который использует данные производственно-торгового предприятия за период январь–июль 2024 года. Основная цель — проанализировать продажи продукции, сравнить результаты по регионам, дистрибьюторам, торговым маркам и каналам сбыта, определить рейтинги торговых точек и сформировать прогноз продаж.

В третьей части был проведен анализ датасета товаров IKEA с помощью Python. Данные были очищены и подготовлены к анализу. Проведено сравнение медианной цены товаров, которые продаются онлайн и не продаются онлайн, и построены соответствующие визуализации и др. Также определена лучшая модель для прогнозирования цен на мебель.