Python - Data Analysis & Gestion de données

Description

Ce dépôt regroupe plusieurs projets Python réalisés autour de la manipulation des données, de la programmation procédurale et de l'analyse d'informations.

Les exercices utilisent différentes structures Python :

• Listes
• Tuples
• Dictionnaires
• Dictionnaires imbriqués
• Sets
• Fonctions
• Menus interactifs

L'objectif est de simuler des cas pratiques proches d'applications réelles : gestion d'étudiants, ventes, stocks et analyses business.

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Gestion des étudiants

Objectif

Créer une application permettant de gérer les informations des étudiants et leurs résultats.

Fonctionnalités

• Ajouter un étudiant
• Rechercher un étudiant par :
  • ID
  • Nom
• Ajouter ou supprimer une matière
• Calculer la moyenne d'un étudiant
• Afficher les étudiants selon un seuil de moyenne
• Afficher toutes les informations des étudiants
• Calculer la moyenne par matière

Notions utilisées

• Listes de dictionnaires
• Fonctions Python
• Recherche dans des structures de données
• Manipulation de tuples
• Utilisation de NumPy pour les calculs de moyenne

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Analyse des ventes et gestion de stock

Objectif

Analyser des données commerciales contenant des produits, vendeurs et stocks.

Fonctionnalités

• Transformation des données brutes en dictionnaires

• Calcul du chiffre d'affaires :

  • Par produit
  • Par vendeur
  • Par catégorie

• Analyse des ventes :

  • Filtrage des ventes importantes
  • Produits vendus par jour
  • Classement des vendeurs

• Gestion du stock :

  • Calcul du stock restant
  • Détection des produits en alerte

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Analyse Business avec données imbriquées

Objectif

Manipuler des structures complexes représentant des ventes par date et par ville.

Structure utilisée :

Date Ville Ventes Météo Vendeurs actifs

Analyses réalisées

Ventes

• Extraction des ventes
• Calcul du chiffre d'affaires par ville
• Performance quotidienne
• Ranking des produits

Analyse météo

• Impact de la pluie sur les ventes
• Température moyenne par ville
• Comparaison température / chiffre d'affaires

Analyse vendeurs

• Ratio :

CA / nombre de vendeurs

• Intersection des vendeurs entre villes
• Migration des vendeurs

Utilisation des sets

• Produits communs entre villes
• Vendeurs présents dans plusieurs villes
• Différences entre ensembles

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Structures de données Python

Les projets permettent de pratiquer :

✅ Listes et dictionnaires
✅ Structures imbriquées
✅ Boucles et conditions
✅ Fonctions Python
✅ Agrégation de données
✅ Filtrage d'informations
✅ Manipulation des sets
✅ Programmation avec menu interactif

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Technologies utilisées

• Python 3
• NumPy
• Structures natives Python