Визуализация данных из Branded Bottoms Resale Dataset
Описание проекта
Для анализа был выбран датасет Branded Bottoms Resale Dataset, который содержит информацию о продаже брендовой одежды на вторичном рынке. Данные включают характеристики товаров — бренд, цену, состояние, рейтинг продавца, географию и прочее. Датасет был найден на платформе Kaggle
Эти данные представляют собой ценный срез рынка ресейла брендовой одежды, который активно развивается и привлекает внимание как покупателей, так и продавцов. Анализ помогает выявить популярные бренды, ценовые тренды, особенности продаж в разных регионах и влияние состояния товара на стоимость. Визуализация данных упрощает восприятие этих тенденций, делая их понятными и наглядными для принятия обоснованных решений.
Для всестороннего анализа я выбрала несколько видов графиков: гистограммы — для отображения распределения цен; столбчатые диаграммы — для сравнения количества товаров по брендам и регионам; boxplot — для анализа разброса цен в разных категориях; круговые диаграммы — для наглядного показа долей по брендам и состоянию товара. Такой набор позволяет увидеть и общую картину, и детали рынка.
Обработка данных
Для начала я загрузила датасет и провела предварительный обзор.
Затем очистила данные: преобразовала цены в числовой формат, обработала пропуски в колонках, нормализовала названия категорий и брендов.
Затем перешла к визуализации данных.
Распределение цен товаров (price)
Показываем, как распределены цены товаров — можно увидеть концентрацию на дешевых товарах, выделить дорогие позиции и определить выбросы.
Количество товаров по состоянию
Видим, в каком состоянии чаще всего продаются товары: больше новых или бывших в употреблении. Это важно для понимания ассортимента платформы.
Средний рейтинг продавца по регионам
Позволяет понять, в каких регионах продавцы имеют более высокий средний рейтинг. Это может указывать на особенности платформы или поведение пользователей в разных странах.
Топ-10 брендов по количеству товаров
Помогает увидеть, какие бренды лидируют на платформе по количеству предложений. Это важно для анализа популярности брендов на вторичном рынке.
Google collab и датасет: https://drive.google.com/drive/folders/1sVc8LQiehyDSSarz3gxe81cN3GyjwY_J?usp=sharing
