Provide a market analysis (R)

Overview

market-study

Provide a market analysis (R) - FRENCH

Produisez une étude de marché

Prérequis

Pour effectuer ce projet, vous devrez maîtriser la manipulation de données en Python ou R, appliquer ces langages à la statistique descriptive ainsi qu'à la classification automatique.

Scénario

Votre entreprise d'agroalimentaire souhaite se développer à l'international. Elle est spécialisée dans...

... le poulet !

L'international, oui, mais pour l'instant, le champ des possibles est bien large : aucun pays particulier ni aucun continent n'est pour le moment choisi. Tous les pays sont envisageables !

Votre objectif sera d'aider à cibler plus particulièrement certains pays, dans le but d'approfondir ensuite l'étude de marché. Plus particulièrement, l'idéal serait de produire des "groupes" de pays, plus ou moins gros, dont on connaît les caractéristiques.

Dans un premier temps, la stratégie est plutôt d'exporter les produits plutôt que de produire sur place, c'est-à-dire dans le(s) nouveau(x) pays ciblé(s).

Les données

Vous vous souvenez de la FAO, dans l'un de vos précédents projets ? Allez, on y retourne ! Vous connaissez déjà l'interface du site, à vous de retrouver les données qui vous seront utiles pour le projet.

Votre mission

Pour identifier les pays propices à une insertion dans le marché du poulet, il vous a été demandé de cibler les pays. Il vous faudra également étudier les régimes alimentaires de chaque pays, notamment en termes de protéines d'origine animale et en termes de calories.

Construisez votre échantillon contenant l'ensemble des pays disponibles, chacun caractérisé par ces variables :

différence de population entre une année antérieure (au choix) et l'année courante, exprimée en pourcentage ; proportion de protéines d'origine animale par rapport à la quantité totale de protéines dans la disponibilité alimentaire du pays ; disponibilité alimentaire en protéines par habitant ; disponibilité alimentaire en calories par habitant. Construisez un dendrogramme contenant l'ensemble des pays étudiés, puis coupez-le afin d'obtenir 5 groupes.

Caractérisez chacun de ces groupes selon les variables cités précédemment, et facultativement selon d'autres variables que vous jugerez pertinentes (ex : le PIB par habitant). Vous pouvez le faire en calculant la position des centroïdes de chacun des groupes, puis en les commentant et en les critiquant au vu de vos objectifs.

Donnez une courte liste de pays à cibler, en présentant leurs caractéristiques. Un découpage plus précis qu'en 5 groupes peut si besoin être effectué pour cibler un nombre raisonnable de pays.

Visualisez vos partitions dans le premier plan factoriel obtenu par ACP.

Dans votre partition, vous avez obtenu des groupes distincts. Vérifiez donc qu'ils diffèrent réellement. Pour cela, réalisez les tests statistiques suivants :

un test d'adéquation : parmi les 4 variables, ou parmi d'autres variables que vous trouverez pertinentes, trouvez une variable dont la loi est normale ; un test de comparaison de deux populations (dans le cas gaussien) : choisissez 2 clusters parmi ceux que vous aurez déterminé. Sur ces 2 clusters, testez la variable gaussienne grâce à un test de comparaison.

talkbox is a scikit for signal/speech processing, to extend scipy capabilities in that domain.

talkbox is a scikit for signal/speech processing, to extend scipy capabilities in that domain.

David Cournapeau 76 Nov 30, 2022
Feature engineering and machine learning: together at last

Feature engineering and machine learning: together at last! Lambdo is a workflow engine which significantly simplifies data analysis by unifying featu

Alexandr Savinov 14 Sep 15, 2022
MoRecon - A tool for reconstructing missing frames in motion capture data.

MoRecon - A tool for reconstructing missing frames in motion capture data.

Yuki Nishidate 38 Dec 03, 2022
Stochastic Gradient Trees implementation in Python

Stochastic Gradient Trees - Python Stochastic Gradient Trees1 by Henry Gouk, Bernhard Pfahringer, and Eibe Frank implementation in Python. Based on th

John Koumentis 2 Nov 18, 2022
Data Analytics: Modeling and Studying data relating to climate change and adoption of electric vehicles

Correlation-Study-Climate-Change-EV-Adoption Data Analytics: Modeling and Studying data relating to climate change and adoption of electric vehicles I

Jonathan Feng 1 Jan 03, 2022
Integrate bus data from a variety of sources (batch processing and real time processing).

Purpose: This is integrate bus data from a variety of sources such as: csv, json api, sensor data ... into Relational Database (batch processing and r

1 Nov 25, 2021
Demonstrate the breadth and depth of your data science skills by earning all of the Databricks Data Scientist credentials

Data Scientist Learning Plan Demonstrate the breadth and depth of your data science skills by earning all of the Databricks Data Scientist credentials

Trung-Duy Nguyen 27 Nov 01, 2022
Finding project directories in Python (data science) projects, just like there R rprojroot and here packages

Find relative paths from a project root directory Finding project directories in Python (data science) projects, just like there R here and rprojroot

Daniel Chen 102 Nov 16, 2022
Pandas and Dask test helper methods with beautiful error messages.

beavis Pandas and Dask test helper methods with beautiful error messages. test helpers These test helper methods are meant to be used in test suites.

Matthew Powers 18 Nov 28, 2022
Transform-Invariant Non-Negative Matrix Factorization

Transform-Invariant Non-Negative Matrix Factorization A comprehensive Python package for Non-Negative Matrix Factorization (NMF) with a focus on learn

EMD Group 6 Jul 01, 2022
Accurately separate the TLD from the registered domain and subdomains of a URL, using the Public Suffix List.

tldextract Python Module tldextract accurately separates the gTLD or ccTLD (generic or country code top-level domain) from the registered domain and s

John Kurkowski 1.6k Jan 03, 2023
Handle, manipulate, and convert data with units in Python

unyt A package for handling numpy arrays with units. Often writing code that deals with data that has units can be confusing. A function might return

The yt project 304 Jan 02, 2023
Amundsen is a metadata driven application for improving the productivity of data analysts, data scientists and engineers when interacting with data.

Amundsen is a metadata driven application for improving the productivity of data analysts, data scientists and engineers when interacting with data.

Amundsen 3.7k Jan 03, 2023
Performance analysis of predictive (alpha) stock factors

Alphalens Alphalens is a Python Library for performance analysis of predictive (alpha) stock factors. Alphalens works great with the Zipline open sour

Quantopian, Inc. 2.5k Jan 09, 2023
Tokyo 2020 Paralympics, Analytics

Tokyo 2020 Paralympics, Analytics Thanks for checking out my app! It was built entirely using matplotlib and Tokyo 2020 Paralympics data. This applica

Petro Ivaniuk 1 Nov 18, 2021
pyETT: Python library for Eleven VR Table Tennis data

pyETT: Python library for Eleven VR Table Tennis data Documentation Documentation for pyETT is located at https://pyett.readthedocs.io/. Installation

Tharsis Souza 5 Nov 19, 2022
Ejercicios Panda usando Pandas

Readme Below we add configuration details to locally test your application To co

1 Jan 22, 2022
Intake is a lightweight package for finding, investigating, loading and disseminating data.

Intake: A general interface for loading data Intake is a lightweight set of tools for loading and sharing data in data science projects. Intake helps

Intake 851 Jan 01, 2023
Data exploration done quick.

Pandas Tab Implementation of Stata's tabulate command in Pandas for extremely easy to type one-way and two-way tabulations. Support: Python 3.7 and 3.

W.D. 20 Aug 27, 2022
An ETL framework + Monitoring UI/API (experimental project for learning purposes)

Fastlane An ETL framework for building pipelines, and Flask based web API/UI for monitoring pipelines. Project structure fastlane |- fastlane: (ETL fr

Dan Katz 2 Jan 06, 2022