🔷 INFORMATIONS GÉNÉRALES
Champ Détail
Nom du script onizuka_aeu6clpilia7rxho_333.py
Version 1.0.0
Date de création 19/03/2026
Auteur / Demandeur Gemini (Analyse de script existant)
Objectif principal Générer et analyser des données simulées de Visual Merchandising pour lier performance créative et rentabilité financière.
🎯 DESCRIPTION FONCTIONNELLE
📌 Que fait ce script ?
Le script simule un catalogue de produits (mode, luxe, cosmétiques) avec des attributs de merchandising (emplacement, thème visuel). Il calcule des indicateurs de performance (ROI, marge) et génère un scoring « créatif » basé sur l’attractivité. Enfin, il produit un rapport narratif automatisé et exporte les données pour un suivi opérationnel.
📌 Problème résolu
Il permet aux responsables merchandising de visualiser l’impact de la présentation visuelle sur les résultats financiers, d’identifier les ruptures de stock critiques et de prioriser les produits à forte rentabilité via des recommandations textuelles automatiques.
⚙️ SPÉCIFICATIONS TECHNIQUES
🐍 Environnement
Élément Valeur
Version Python 3.8+
OS cible Tous (Windows / Linux / MacOS)
Mode d’exécution CLI / Script autonome
📦 Dépendances / Librairies
Librairies standard (built-in)
datetime : Gestion des horodatages pour les rapports.
random : Simulation des données aléatoires.
Librairies externes (pip install)
pandas : Manipulation et structuration des données en DataFrames.
numpy : Support pour les calculs numériques.
faker : Génération de noms de produits et slogans réalistes en français.
📥 ENTRÉES (INPUTS)
📂 Fichiers / Sources de données en entrée
Aucune source externe : Le script est auto-suffisant grâce à la classe Faker et aux listes internes (categories, themes, emplacements).
📤 SORTIES (OUTPUTS)
📂 Fichiers / Données en sortie
Type Chemin / Format Description
CSV rapport_produits_YYYYMMDD.csv Liste complète des produits avec scores et métriques.
CSV rapport_summary_YYYYMMDD.csv Tableau récapitulatif des KPIs globaux.
TXT rapport_narration_YYYYMMDD.txt Rapport formaté avec titres, top 3 et alertes stocks.
🧱 STRUCTURE DU SCRIPT
onizuka_aeu6clpilia7rxho_333.py
│
├── 📌 IMPORTS (pandas, numpy, faker, etc.)
├── 📌 CLASSE PRINCIPALE : VisualMerchandisingAnalyzer
│ ├── __init__ : Initialisation des paramètres (n_products, catégories).
│ ├── generate_product_data() : Création du dataset brut.
│ ├── add_storytelling_metrics() : Logique conditionnelle pour la narration.
│ ├── calculate_kpi_summary() : Agrégation des données.
│ ├── generate_narrative_report() : Mise en forme du rapport texte.
│ └── generate_full_report() : Orchestration et sauvegarde.
└── 📌 MAIN : Instanciation (30 produits) et exécution.
🔄 LOGIQUE / ALGORITHME
Initialisation : Définition des univers (Luxe, Urbain, etc.) et du volume de données.
Génération : Calcul aléatoire pondéré des prix, marges et stocks.
Analyse :
Calcul du ROI : ROI=InvestissementCA−Investissement×100
Calcul du Score Créatif : Moyenne pondérée de la visibilité et de l’attractivité.
Narration : Application de règles « Si/Alors » pour générer des conseils (ex: « ROI exceptionnel -> Mettre en avant »).
Persistance : Écriture sur disque avec timestamp.
✅ CONTRAINTES & RÈGLES MÉTIER
Règle 1 : La marge est calculée dynamiquement avec un multiplicateur entre 1.3 et 2.5.
Règle 2 : Un produit est considéré en « stock critique » si stock_actuel < 10.
Règle 3 : Le score créatif est normalisé sur 100 pour faciliter la lecture.
🧪 TESTS ATTENDUS
# Cas de test Entrée Résultat attendu
1 Nominal n_products=50 3 fichiers générés, cohérence des calculs de marge.
2 Volume n_products=0 Gestion propre (éviter division par zéro sur ROI).
3 Encodage Caractères spéciaux UTF-8-sig pour lecture correcte dans Excel.
📝 EXEMPLE D’UTILISATION
▶️ Lancement en ligne de commande
Bash
python onizuka_aeu6clpilia7rxho_333.py
📋 Exemple de sortie console
Plaintext
🚀 Génération du rapport Visual Merchandising…
✅ Terminé ! 3 fichiers générés avec le timestamp : 20260319_101515
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