Olist business analysis

橄榄企业 - 分析

介绍

奥利斯特（Olist）是一家巴西的初创公司，主要通过市场运营。它在该国内传播良好。该项目是对综合橄榄数据的详细分析。原始的Olist数据集在2016年至2018年在巴西多个市场上订购了100K订单的信息。它的功能允许从多个维度查看订单：从订单状态，价格，付款和货运绩效到客户位置，产品属性以及最终由客户编写的评论。数据集的模式如下： -

• olist_order_customers_dataset-此数据集具有有关客户及其位置的信息。使用它在订单数据集中识别独特的客户并找到订单交付位置。
• OLIST_GEOLOCATION_DATASET-此数据集具有信息巴西邮政编码及其LAT/LNG坐标。
• OLIST_ORDER_ITEMS_DATASET-此数据集包含有关每个订单中购买的项目的数据。
• olist_order_payments_dataset-此数据集包括有关订单付款选项的数据。
• OLIST_ORDER_REVIEWS_DATASET-此数据集包含有关客户进行的评论的数据。
• olist_orders_dataset-这是核心数据集。每个必要的信息都映射到此订单中的每个订单。
• olist_products_dataset-此数据集包括有关Olist出售产品的数据。
• OLIST_SELLERS_DATASET-此数据集包含有关满足Olist订单的卖家的数据。

在数据集上进行了多个分析任务，从描述性分析到预测和预测分析。

分析

下面列出和说明了各种分析任务： -

加入数据

原始数据用于通过连接和操作得出多个数据集。数据操作和组合jupyter笔记本包含逐步的过程和解释。

• customer_data-将客户映射到纬度和经度的位置
• customer_order-将每个订单映射给客户和购买的产品
• TransAction_Data-交易数据集
• Customer_Payment-有关每个客户汇总的购买和付款信息的信息
• delivery_data-将每个客户的订单映射给卖方履行卖方和卖方的位置
• product_reviews-将评论映射到产品

初步数据分析

笔记本初步数据分析包含详细分析。本笔记本可视化并总结原始数据集，以查找趋势，模式或故障。该分析给出了数据集的整体视图。

协会规则挖掘

使用由原始数据集创建的交易数据集，使用频繁的模式算法-FP生长树进行关联规则挖掘。该模型以10％的置信阈值返回频繁的项目集。协会规则挖掘笔记本包含此任务的详细说明。

产品分析

该分析的目的是在Olist生态系统中找到最受欢迎的产品，受欢迎的产品类别和类别的流行产品。此外，将传递时间和产品特征（例如 - 描述Lenght，照片数量等）与受欢迎程度进行了比较，以找到数据中的相关性。产品分析笔记本包含详细的代码。

评论情感分析

对客户提供的评论进行了情感分析。该笔记本包含受监督和无监督的方法进行情感分析，审查情感分析。监督技术使用提供的评级作为情感分析的标签，而无监督的技术词典 - 阿法恩（TextBlob）进行分析。

货运价值预测

货运价值是与每个订单相关的运输价值。货运价值预测笔记本包含详细的模型构建步骤，以预测订单的运输价值，鉴于卖方与客户之间的距离，产品的尺寸和权重。此外，该模型还作为Web服务构建和部署。使用Dash Plotly创建WebApp，以查询模型中的货运价值预测。

Web应用程序

Web应用程序部署在Heroku上，内置在Dash Plotly中。该应用程序提供了建立在Azureml平台上的货运价值预测模型的前端。 Web应用程序具有以下文件结构。

 __ app.py
__ layout.py
__ requirements.txt
__ Procfile
__ Resources
  |__ API_key
  |__ URL 
  |__ ship.png

下面的模式是基于Azureml建立的Web服务。

Heroku部署

app.py文件包含服务器实例，Layout.py文件包含要渲染的布局。需求.txt文件包含Web应用程序的依赖项

 pip freeze > requirements.txt

Procfile用于将应用程序服务器的实例启动到虚拟机上。 pocfile的内容是

 web: gunicorn app:server

文件准备好后，将存储库推向Heroku Master

 heroku create new_app
git add .
git commit -m "intial push"
git push heroku master
heroku ps:scale web=1

可以通过此链接在Heroku上访问已部署的Web应用程序。 https://olist-freight-app.herokuapp.com/

注意： - 目前不在Azure上的Web服务启动和运行。请在Azure上创建类似的Web服务，然后相应地更改API_KEY和URL文件。

结论

在多个方面分析了olist数据集。每个分析都揭示了笔记本中报道的新信息和见解。有关任何查询