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

1. Téléchargez le fichier machine_learning_simple25kl.py
2. Ouvrez votre terminal/invite de commande
3. Naviguez vers le dossier contenant le script
4. 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

1. Hebdomadaire : Mise à jour des données et nouvelle prédiction
2. Mensuel : Optimisation du budget publicitaire
3. Quotidien : Vérification des alertes
4. 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

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🎯 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 !

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