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Analyse data-driven des ventes Classicmodels (MySQL & Power BI) : performance produits, rentabilité client/pays, saisonnalité, pertes liées aux annulations, recommandations business.

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📊 Classicmodels 2025 — Projet de Data Analytics & Consulting

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📑 Table des matières


🎯 Objectifs

Optimiser les performances opérationnelles de Classic Models (grossiste de maquettes) à travers une analyse de données complète, afin de :

  • Identifier les produits les plus vendus et les plus rentables,
  • Évaluer la profitabilité par clients, employés et pays,
  • Détecter les tendances annuelles et saisonnières,
  • Fournir des recommandations stratégiques exploitables.

📂 Données et livrables

  • Fichier SQL : Philippe_ROUMBO_Classicmodels2025.sql (requêtes & analyses).
  • Rapport PDF : Classicmodels_2025.pdf.
  • Dashboard Power BI : Classicmodels_RPH.pbix.
  • Tables transformées : table_transformee.zip.

🛠️ Méthodologie

  1. Exploration de données SQL

    • Comptage des clients, employés et commandes.
    • Jointures (customers → orders → products).
    • Calcul du chiffre d’affaires par commande.
  2. Analyse Produits & Ventes

    • Classement des produits les plus demandés.
    • Produits générant le plus de revenu.
    • Rentabilité par catégorie.
  3. Analyse Clients & Pays

    • Classement des clients par chiffre d’affaires.
    • Évolution de la base clients (2003–2005).
    • Focus géographique (USA, Espagne = marchés dominants).
  4. Tendance & Saisonnalité

    • Évolution annuelle du revenu.
    • Pics saisonniers (mois clés).
    • Estimation des pertes dues aux commandes annulées ou disputées.
  5. Performance des employés

    • Classement selon chiffre d’affaires, nombre de clients et commandes.
    • Identification du top performer (Hermandez).

📈 Résultats clés

  • 📊 Produits dominants : voitures & motos = leaders du chiffre d’affaires.
  • 🌍 Pays stratégiques : USA en tête, suivi de l’Espagne.
  • 📉 Base clients : baisse des clients actifs entre 2003 et 2005.
  • 📈 Saisonnalité : pics de ventes en avril, juillet et novembre.
  • Pertes dues aux annulations : augmentation forte en 2004, stabilisation en 2005.
  • 👤 Employé le plus performant : Hermandez (ventes et clients).

✅ Recommandations

  • Renforcer le marketing sur les voitures et motos (segments les plus rentables).
  • Mettre en place un programme de fidélisation pour limiter la perte de clients.
  • Adapter les stocks et campagnes commerciales aux cycles saisonniers.
  • Réduire les annulations et litiges via un meilleur suivi client.
  • Capitaliser sur Hermandez pour des stratégies commerciales plus larges.

📚 Références


👤 Auteur :

  • Philippe Roumbo (M1 BIDABI)
    Université Sorbonne Paris Nord — 2024/2025

About

Analyse data-driven des ventes Classicmodels (MySQL & Power BI) : performance produits, rentabilité client/pays, saisonnalité, pertes liées aux annulations, recommandations business.

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