Analyse des ventes

Dans une entreprise commerciale, il est souvent pertinent de suivre la vente d'une catégorie particulière. Ici nous allons nous intéresser à la vente des boissons à 20%

Le modèle de données

Le fichier csv qui sert de support est comme suit : jour,date,total.TTC.10,total.TTC.20

Les dates sont au format JJ/MM/AAAA Exemple de données :

1 jour,date,total TTC 10 %,total TTC 20 %
2 samedi,01/04/17,"458,5","7,6"
3 dimanche,02/04/17,"323,35",
4 lundi,03/04/17,,
5 mardi,04/04/17,176,
6 mercredi,05/04/17,"289,6","6,8"
7 jeudi,06/04/17,"329,5",

Première étape : charger le fichier csv

{{< highlight R>}} Database <- read.csv(file.choose(), header = TRUE, sep= ",", encoding="UTF-8") {{< /highlight >}}

On vérifie la qualité du chargement :

Les entêtes {{< highlight R>}}

names(Database) [1] "jour" "date" "total.TTC.10.." "total.TTC.20.." {{< /highlight >}}

Le nombre de colonnes et le nombre de lignes : {{< highlight R >}}

dim(Database) [1] 365 4 {{< /highlight >}}

On vérifie les premières lignes

head(Database)
jour date total.TTC.10.. total.TTC.20.. 1 samedi 01/04/17 458,5 7,6 2 dimanche 02/04/17 323,35
3 lundi 03/04/17
4 mardi 04/04/17 176
5 mercredi 05/04/17 289,6 6,8 6 jeudi 06/04/17 329,5 {{< /highlight >}}

Sélectionner que les mardis :

{{< highlight R >}} subset(Database, Database$jour %in% "mardi") {{< /highlight >}}

Passer la colonne date au format YYYY-MM-DD

Pour changer le format de la date on a besoin du package lubridate {{< highlight R >}} install.packages('lubridate') library(lubridate) dmy(Database$date) {{< /highlight >}}

Regrouper les lignes pour n'avoir qu'un cumul par mardi

On a besoin de 2 paquets supplémentaires {{< highlight R >}} install.packages("magrittr") # pour avoir accés à la fonction %>% library(magrittr) install.packages("dplyr") # pour avoir la fonction group_by library(dplyr) {{< /highlight >}}

2.3 KiB Raw Blame History