📊 Analisi Dati Ecommerce con SQL e Python

📌 Panoramica

Questo progetto consiste nell'analisi di un dataset ecommerce utilizzando SQL e Python. L'obiettivo è estrarre insight utili sul comportamento dei clienti, le vendite e l’andamento del business.

Il progetto simula un caso reale di analisi dati in ambito aziendale.

---

🛠️ Strumenti Utilizzati

• SQL (SQLite) → per interrogare e analizzare i dati
• Python (pandas, matplotlib) → per elaborazione e visualizzazione
• Jupyter Notebook → per l’analisi interattiva

---

📂 Dataset

• File: data.csv

• Il dataset contiene:

  • ID ordine (InvoiceNo)
  • Codice prodotto (StockCode)
  • Descrizione prodotto
  • Quantità acquistata
  • Data ordine (InvoiceDate)
  • Prezzo unitario (UnitPrice)
  • ID cliente (CustomerID)
  • Paese (Country)

---

📊 Analisi Effettuate

💰 KPI principali

• Calcolo del fatturato totale
• Calcolo del valore medio per ordine (Average Order Value)

📈 Analisi temporale

• Andamento del fatturato mese per mese

👤 Analisi clienti

• Identificazione dei clienti con maggiore spesa

---

📈 Visualizzazioni

È stato realizzato un grafico che mostra:

• l’andamento del fatturato nel tempo (trend mensile)

---

🧠 Insight Principali

• Una piccola percentuale di clienti genera gran parte del fatturato
• Le vendite mostrano variazioni nel tempo, suggerendo possibili trend stagionali
• I dati possono essere utilizzati per migliorare strategie di marketing e vendita

---

📁 Struttura del Progetto

sql-ecommerce-analysis/
│
├── data/
│   └── data.csv
│
├── analysis.ipynb
├── queries.sql
└── README.md

---

🚀 Competenze Dimostrate

• Scrittura di query SQL
• Analisi dati con Python
• Data cleaning e gestione errori
• Creazione di KPI aziendali
• Visualizzazione dei dati

---

🎯 Obiettivo

Questo progetto è stato realizzato per sviluppare competenze pratiche nel ruolo di Data Analyst e costruire un portfolio professionale.

---

📬 Contatti

Se hai feedback o suggerimenti, sentiti libero di contattarmi!