onizuka_41r1ximff7vdyard_333.py

🔷 INFORMATIONS GÉNÉRALES

Champ Détail

Nom du script onizuka_41r1ximff7vdyard_333.py

Version 1.0.0

Date de création 25/03/2026

Auteur / Demandeur IA Généré (Gemini)

Objectif principal Simuler des données de vente (SDRs et clients) sur une année pour générer un fichier de performance commercial.

🎯 DESCRIPTION FONCTIONNELLE

📌 Que fait ce script ?

Le script génère un jeu de données synthétiques simulant l’activité commerciale d’une entreprise sur 365 jours. Il crée un pool de clients et de SDR (Sales Development Representatives), simule le volume d’appels quotidiens et les « deals » conclus en fonction d’un taux de réponse évolutif, puis exporte le tout dans un fichier CSV.

📌 Problème résolu

Il permet de créer rapidement des jeux de données volumineux (10 000+ entrées) pour tester des outils de BI (Business Intelligence), des algorithmes de prédiction de ventes ou des interfaces de gestion CRM sans utiliser de données réelles sensibles.

⚙️ SPÉCIFICATIONS TECHNIQUES

🐍 Environnement

Élément Valeur

Version Python 3.x

OS cible Tous (Windows / Linux / MacOS)

Mode d’exécution CLI (Script autonome)

📦 Dépendances / Librairies

# Librairies standard (built-in)

csv : Pour la génération du fichier de sortie.

random : Pour la génération de dates et de performances aléatoires (Loi normale/Gauss).

datetime, timedelta : Pour la gestion de la temporalité de la simulation.

📥 ENTRÉES (INPUTS)

⚙️ Paramètres (Hardcodés)

# Nom Type Obligatoire Description Exemple

1 n_clients int ✅ Nombre de clients à générer 10000

2 n_sdrs int ✅ Nombre de commerciaux (SDR) 50

3 jours_simulation int ✅ Durée de la période simulée 365

4 taux_reponse float ✅ Taux de réponse de base (0.0 à 1.0) 0.2

5 moyenne_deals_par_day int ✅ Volume d’activité cible quotidien 20

📤 SORTIES (OUTPUTS)

📂 Fichiers / Données en sortie

Type Chemin / Format Description

CSV sales_simulation.csv Contient les ID, dates de naissance, dates de recrutement et le total des deals par entité.

🧱 STRUCTURE DU SCRIPT

onizuka_41r1ximff7vdyard_333.py

│

├── 📌 CONSTANTES / CONFIG (Définition des volumes et taux)

├── 📌 GÉNÉRATION CLIENTS (Boucle de création de profils)

├── 📌 GÉNÉRATION SDR (Boucle de création de profils commerciaux)

├── 📌 SIMULATION ACTIVITÉ (Calcul des appels et deals sur 365 jours)

└── 📌 EXPORT CSV (Écriture du fichier final)

🔄 LOGIQUE / ALGORITHME

Étape 1 : Initialisation → Définit la date de début (Aujourd’hui – 365j).

Étape 2 : Création de population → Génère des IDs uniques pour les clients et les SDRs avec des dates aléatoires étalées sur 10 ans.

Étape 3 : Simulation de performance (SDRs uniquement) :

Le script calcule un response_rate qui augmente linéairement avec le temps simulé.

Pour chaque jour, il calcule le nombre d’appels (num_calls).

Il génère un nombre de deals via une distribution Gaussienne (random.gauss).

Étape 4 : Agrégation → Somme les deals totaux pour chaque SDR.

Étape 5 : Exportation → Écrit la liste globale dans sales_simulation.csv.

✅ CONTRAINTES & RÈGLES MÉTIER

Règle 1 : Les clients et les SDR partagent le même espace d’ID (incrémental).

Règle 2 : Le taux de réponse n’est pas fixe ; il s’améliore au fil de la simulation (simulant une montée en compétence ou une saisonnalité).

Règle 3 : Seuls les SDR génèrent des « deals » ; les clients ont cette valeur à None ou vide dans le CSV final.

🧪 TESTS ATTENDUS

# Cas de test Entrée Résultat attendu Statut

1 Cas nominal Paramètres par défaut Fichier CSV de 10 050 lignes généré ⬜ À tester

2 Performance temporelle 100k clients Temps d’exécution proportionnel à N ⬜ À tester

3 Intégrité des dates jours_simulation=365 Dates comprises entre 2025 et 2026 ⬜ À tester

📝 EXEMPLE D’UTILISATION

▶️ Lancement en ligne de commande

Bash

python onizuka_41r1ximff7vdyard_333.py

📋 Exemple de sortie attendue (Fichier CSV)

id date_naissance date_recrutement deals

1 2021-04-12 12:00:00

10001 2019-11-20 12:00:00 4520

🗂️ HISTORIQUE DES VERSIONS

Version Date Modification Auteur

1.0.0 25/03/2026 Création initiale et simulation de base. [IA Générée]