Что предпочитают покупатели?

Я выбрала датасет "Предпочтения покупателей", который содержит информацию о поведении и паттернах покупок клиентов. Этот датасет включает в себя различные данные.

Полный список колонок:

1. Customer ID - Уникальный идентификатор для каждого клиента.
2. Age - Возраст клиента.
3. Gender - Пол клиента (Мужчина/Женщина).
4. Item Purchased - Товар, купленный клиентом.
5. Category - Категория купленного товара.
6. Purchase Amount (USD) - Сумма покупки в долларах США.
7. Location - Местоположение, где была совершена покупка.
8. Size - Размер купленного товара.
9. Color - Цвет купленного товара.
10. Season - Сезон, в который была совершена покупка.
11. Review Rating - Оценка, данная клиентом за купленный товар.
12. Subscription Status - Указывает, есть ли у клиента подписка (Да/Нет).
13. Shipping Type - Тип доставки, выбранный клиентом.
14. Discount Applied - Указывает, была ли применена скидка к покупке (Да/Нет).
15. Promo Code Used - Указывает, был ли использован промо-код для покупки (Да/Нет).
16. Previous Purchases - Общее количество завершенных клиентом транзакций в магазине, за исключением текущей.
17. Payment Method - Наиболее предпочитаемый клиентом метод оплаты.
18. Frequency of Purchases - Частота, с которой клиент делает покупки (например, еженедельно, раз в две недели, ежемесячно).

Для своего вдохновения я использовала изображения с токсичной обработкой.

Для визуализации данных я выбрала круговую диаграмму, столбчатые диаграммы, боксплот.

Для начала я импортировала необходимые мне библиотеки: numpy, matplotlib, pandas и т.д. После чего считала скачанный csv-файл датасета.

Тут видно, что мужчины в рамках этого датасета чаще делали покупки.

На диаграмме видно, что категория "Clothing" (одежда) является самой распространенной с 1737 товарами, что указывает на высокий спрос или широкий ассортимент. "Accessories" (аксессуары) занимают второе место по распространенности с 1240 позициями, также указывая на их популярность. "Footwear" (обувь) имеет 599 товаров, что свидетельствует о более узкой нише или меньшем разнообразии. Наконец, "Outerwear" (верхняя одежда) представлена наименее (324 позиции), что может быть связано со спецификой ассортимента или сезонными колебаниями спроса. В целом, основное внимание уделяется одежде и аксессуарам.

Диаграмма показывает, что PayPal является самым популярным методом оплаты с 677 случаями, за ним следуют кредитные карты (671) и наличные (670). Хотя различия небольшие, дебетовые карты (636), Venmo (634) и банковские переводы (612) встречаются реже. Это может свидетельствовать о предпочтении более традиционных и широко используемых методов оплаты среди пользователей.

Диаграмма размаха показывает распределение цен в USD, где медиана находится около 60. Большая часть данных (межквартильный размах) сосредоточена между 50 и 80, что указывает на значительную вариативность цен внутри этого диапазона. Верхняя и нижняя усы означают наличие более высоких и низких цен, соответственно. Это может свидетельствовать о разнообразии ценовых категорий в наборе данных.

График показывает, что одежда является наиболее популярной категорией в любой сезон, занимая лидирующие позиции. Аксессуары тоже демонстрируют значительную популярность, особенно в зимний и осенний сезоны. Обувь и верхняя одежда значительно менее популярны и варьируются незначительно в зависимости от сезона.

Для своей работы я использовала Chat-GPT. Он помог мне кастомизировать цветовую палитру.

Ссылка на модель: https://chatgpt.com