Guide d’Utilisation – Script d’Analyse et Prédiction des Ventes

🎯 Objectif du Script

Ce script Python vous permet d’analyser vos données de ventes, de prédire les performances futures et d’optimiser votre stratégie commerciale grâce à des outils d’intelligence artificielle avancés.

📋 Prérequis Techniques

Installation des Bibliothèques

Avant d’exécuter le script, installez les dépendances nécessaires :

pip install numpy pandas matplotlib seaborn scikit-learn scipy

Configuration Python

Version Python : 3.7 ou supérieure
Système : Windows, Mac OS ou Linux
Mémoire recommandée : 4 GB RAM minimum

🚀 Démarrage Rapide

1. Lancement du Script

Téléchargez le fichier machine_learning_simple25kl.py
Ouvrez votre terminal/invite de commande
Naviguez vers le dossier contenant le script
Exécutez : python machine_learning_simple25kl.py

2. Première Exécution

Le script fonctionne immédiatement avec des données synthétiques pour démonstration. Vous verrez :

Graphiques : Evolution des ventes, corrélations, prédictions
Rapports : Statistiques détaillées dans la console
Alertes : Notifications automatiques sur les opportunités

📊 Adaptation à Vos Données

Format des Données Requis

Remplacez la section de génération de données synthétiques par le chargement de vos propres données :

# Remplacez cette ligne :
# data = pd.DataFrame({...})

# Par le chargement de votre fichier :
data = pd.read_csv('vos_donnees.csv')

Structure des Données Attendue

Votre fichier CSV doit contenir ces colonnes :

Colonne	Description	Exemple
`Date`	Date au format YYYY-MM-DD	2024-01-15
`Publicite`	Budget publicitaire en euros	1200.50
`Prix`	Prix de vente en euros	49.99
`Ventes`	Nombre d’unités vendues	450

Exemple de fichier CSV :

Date,Publicite,Prix,Ventes
2024-01-01,1000,50,420
2024-01-02,1200,48,485
2024-01-03,800,52,380

🛠️ Fonctionnalités Principales

1. Analyse Descriptive

Objectif : Comprendre vos données historiques
Résultats : Statistiques, corrélations, tendances
Utilisation : Consultez les graphiques générés automatiquement

2. Prédiction des Ventes

Objectif : Prévoir les ventes futures

Paramètres modifiables :

# Modifier la période de prédictionfuture_days = 30  # Changez pour 7, 15, 60 jours...

Résultats : Graphique des prédictions + tableau de valeurs

3. Optimisation du Budget Publicitaire

Objectif : Trouver le budget optimal pour maximiser le ROI

Personnalisation :

# Ajustez vos coûts et margesoptimisateur = OptimisateurBudget(    model,     cout_unitaire_pub=1.2,    # Votre coût par euro de pub    marge_benefice=15.0       # Votre marge par vente)

4. Système d’Alertes

Objectif : Détecter automatiquement les risques et opportunités

Personnalisation des seuils :

seuils_personnalises = {    'ventes_faibles': 300,     # Seuil de ventes faibles    'ventes_elevees': 700,     # Seuil d'opportunité    'prix_optimal_min': 40,    # Prix minimum recommandé    'prix_optimal_max': 60     # Prix maximum recommandé}systeme_alertes = SystemeAlertes(model, seuils_personnalises)

📈 Interprétation des Résultats

Métriques de Performance du Modèle

R² Score : Plus proche de 1 = meilleur modèle (>0.7 = bon)
RMSE : Plus faible = meilleures prédictions
Coefficients : Impact de chaque variable sur les ventes

Types d’Alertes

Type	Signification	Action Recommandée
`VENTES_FAIBLES`	Ventes sous le seuil critique	Augmenter publicité ou baisser prix
`OPPORTUNITE`	Ventes élevées prévues	Maintenir stratégie ou augmenter prix
`PRIX_NON_OPTIMAL`	Prix hors zone optimale	Ajuster le prix

Optimisation du Budget

Budget Optimal : Montant recommandé pour maximiser le ROI
ROI : Retour sur investissement (>1 = rentable)
Variations saisonnières : Budgets différents selon les mois

🔧 Personnalisations Avancées

Modification des Variables d’Entrée

Pour ajouter d’autres facteurs (météo, concurrence, etc.) :

# Ajoutez vos nouvelles colonnes dans X
X = data[['Publicite', 'Prix', 'Mois', 'Meteo', 'Concurrence']]

Changement de Modèle

Pour utiliser un modèle plus sophistiqué :

from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor

# Remplacez LinearRegression par :
model = RandomForestRegressor(n_estimators=100, random_state=42)

Ajustement des Périodes d’Analyse

# Modifier la période d'entraînement/test
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(
    X, y, 
    test_size=0.3,  # 30% pour les tests
    random_state=42
)

📅 Utilisation Régulière

Workflow Recommandé

Hebdomadaire : Mise à jour des données et nouvelle prédiction
Mensuel : Optimisation du budget publicitaire
Quotidien : Vérification des alertes
Trimestriel : Réévaluation des seuils et paramètres

Automatisation

Pour automatiser l’exécution :

Windows (Planificateur de tâches) :

# Créer un fichier .bat
python C:cheminversanalyse_ventes.py

Linux/Mac (Cron) :

# Ajouter dans crontab -e
0 9 * * 1 /usr/bin/python3 /chemin/vers/analyse_ventes.py

🚨 Résolution de Problèmes

Erreurs Courantes

1. Erreur d’importation de modules

Solution : pip install [nom_du_module_manquant]

2. Erreur de format de date

# Convertir explicitement les dates
data['Date'] = pd.to_datetime(data['Date'], format='%Y-%m-%d')

3. Valeurs manquantes

# Nettoyer les données avant l'analyse
data = data.dropna()  # Supprimer les lignes avec valeurs manquantes
# ou
data = data.fillna(data.mean())  # Remplacer par la moyenne

4. Performances faibles du modèle (R² < 0.5)

Augmenter la quantité de données
Ajouter plus de variables explicatives
Essayer d’autres modèles (Random Forest, Gradient Boosting)

Optimisation des Performances

Données : Minimum 100 observations pour des résultats fiables
Variables : 3-8 variables explicatives maximum
Validation : Tester sur données récentes avant utilisation

📞 Support et Amélioration

Logs et Debugging

Ajoutez ces lignes pour le debugging :

import logging
logging.basicConfig(level=logging.INFO)

# Ajouter des logs dans le code
logging.info(f"Données chargées: {len(data)} lignes")
logging.info(f"Score R²: {r2:.3f}")

Sauvegarde des Résultats

# Sauvegarder les prédictions
future_results.to_csv('predictions_ventes.csv', index=False)

# Sauvegarder le modèle
import joblib
joblib.dump(model, 'modele_ventes.pkl')

📊 Exemple d’Utilisation Complète

# 1. Charger vos données
data = pd.read_csv('mes_donnees_ventes.csv')

# 2. Personnaliser les paramètres
optimisateur = OptimisateurBudget(model, cout_unitaire_pub=1.5, marge_benefice=20.0)

# 3. Définir vos seuils
mes_seuils = {
    'ventes_faibles': 250,
    'ventes_elevees': 600,
    'prix_optimal_min': 35,
    'prix_optimal_max': 65
}

# 4. Lancer l'analyse complète
systeme_alertes = SystemeAlertes(model, mes_seuils)
# Le script génère automatiquement tous les résultats

🎯 Résultats Attendus

Après exécution, vous obtiendrez :

8 graphiques d’analyse visuelle
Rapport détaillé dans la console
Prédictions pour la période choisie
Recommandations d’optimisation automatiques
Alertes pour la prise de décision

Ce script transforme vos données de ventes en insights actionnables pour améliorer vos performances commerciales !

💡 Conseil : Commencez avec les données d’exemple, puis adaptez progressivement à vos besoins spécifiques. En licence MIT

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