Ce projet est une solution open source, entièrement réalisée en Python, qui vous offre une vision à 360° de vos ventes. Grâce à une interface interactive construite avec Streamlit et des visualisations dynamiques via Plotly, explorez vos données commerciales, segmentez vos clients et prenez des décisions éclairées pour booster votre activité.

Fonctionnalités Chargement & Fusion des Données Importez un fichier ZIP contenant 12 CSV et fusionnez automatiquement les données.

Nettoyage & Transformation Traitement des données : gestion des valeurs manquantes, conversion de types, calcul du chiffre d'affaires, et extraction d'indicateurs temporels (mois, heure).

Visualisations Dynamiques Graphiques interactifs (barres, lignes, donuts, etc.) pour analyser vos ventes par mois, par produit, et découvrir les combinaisons de produits les plus fréquentes.

Segmentation Clients Utilisation de techniques de Machine Learning (KMeans, PCA) pour segmenter vos clients, identifier les tendances et anticiper le comportement (churn, valeur à vie du client, etc.).

Interface Moderne & Personnalisable Design raffiné grâce à une injection CSS pour une ambiance froide et moderne, avec une barre latérale stylée et une navigation multi-onglets (Dashboard Ventes, Segmentation Clients, Vision 360).

Installation Clonez le dépôt :

bash Copier Modifier git clone https://github.com/votre_utilisateur/Dashboarding.git
cd dashboard-analyse-ventes Installez les dépendances :

bash Copier Modifier pip install -r requirements.txt Lancez l'application Streamlit :

bash Copier Modifier streamlit run app.py Utilisation Chargement des données : Dans la barre latérale, téléchargez votre fichier ZIP contenant les CSV.

Filtres Stratégiques : Sélectionnez les villes et les mois souhaités pour affiner l’analyse.

Analyse Interactive : Explorez les différents onglets :

Dashboard Ventes : Visualisation des KPI et graphiques détaillés.

Segmentation Clients : Analyse et clustering de vos clients.

Vision 360 : Vue globale de vos indicateurs financiers.

Technologies Utilisées Python

Streamlit – Pour une interface utilisateur interactive et intuitive.

Plotly – Pour des visualisations de données dynamiques et esthétiques.

Pandas & Numpy – Pour la manipulation et l’analyse des données.

Scikit-learn – Pour les techniques de Machine Learning (clustering, PCA).

Contribution Les contributions sont les bienvenues ! Si vous souhaitez améliorer le projet ou ajouter de nouvelles fonctionnalités, n'hésitez pas à ouvrir une issue ou à soumettre une pull request.