# Importiere die erforderlichen Bibliotheken
Pandas als PD importieren
# Lade die Daten von Universal Analytics in einen Pandas DataFrame
data = pd.read_csv("path_to_data_file.csv") # Ersetze „path_to_data_file.csv“ durch den tatsächlichen Dateipfad
# Filtere Daten für die angegebenen Kategorien (Sitze, Tische, Stühle, Kissen)
Category_filter = data[data['URL_folder'].isin(['seats', 'tables', 'chairs', 'cushions'])]
# Berechne die meistverkauften Kategorien
best_selling_categories = Category_filter['URL_folder'].value_counts()
# Filtere Daten anhand der Produkt-ID nach den profitabelsten Produkten
most_profitable_products = data[data['Product_ID'] == 'xxx.xxx.x'] # Ersetze 'xxx.xxx.x' durch die tatsächliche Produkt-ID
# Filtere Daten anhand der Produkt-ID nach den am wenigsten profitablen Produkten
least_profitable_products = data[data['Product_ID'] == 'xxx.xxx.x'] # Ersetze 'xxx.xxx.x' durch die tatsächliche Produkt-ID
# Filtere Daten nach dem meistverkauften Produkt der letzten 12 Monate
last_12_months = pd.to_datetime('today') - pd.DateOffset(months=12)
most_sold_product_last_12_months = data[data['Date'] >= last_12_months]['Product_ID'].value_counts().idxmax()
# Drucke die Ergebnisse aus
print("Bestsellerkategorien:")
drucken(best_selling_categories)
print("Die profitabelsten Produkte:")
print(most_profitable_products)
print("Am wenigsten profitable Produkte:")
print(least_profitable_products)
print("Meistverkauftes Produkt der letzten 12 Monate:")
print(most_sold_product_last_12_months)
Unbedingtes Austauschen von „path_to_data_file.csv“ mit dem tatsächlichen Dateipfad, in dem du die Universal Analytics-Daten heruntergeladen hast. Auch ersetzt 'xxx.xxx.x' die tatsächlichen Produkt-IDs für die profitabelsten und am wenigsten profitablen Produkte.
Bitte beachte, dass es sich hierbei um ein allgemeines Wireframe handelt und du es möglicherweise an die Struktur und das Format deiner Datendatei anpassen musst.“
Wie findest du das? Insbesondere wenn du in die IT-Beratung einsteigen möchten, ist es hilfreich, die Daten direkt aus den Online-Quellen analysieren zu können, um einen besseren Überblick über die Daten zu erhalten.
Das zweite Beispiel ist etwas, das ich verwende, um noch schneller zu sein, wenn ich mit Excel oder Tabellen arbeite.
Autor:
„Ich muss einen zusammenfassenden Export erstellen, der den Gesamtumsatz für jedes Produkt in einer bestimmten Region anzeigt. Welche Excel-Funktion muss ich verwenden, um die Gangzahlen basierend auf Produktname und Region aus dem Datensatz abzurufen?“
ChatGPT:
„Durch die Verwendung von INDEX-MATCH kannst du im Datensatz nach dem Produktnamen suchen und ihn mit der entsprechenden Region abgleichen, sodass du die Verkaufsdaten genau extrahieren kannst. Mit dieser Funktion kannst du anhand mehrerer Kriterien spezifische Werte aus einem großen Datensatz abrufen, was die zu einem leistungsstarken Werkzeug für die Datenbearbeitung und -analyse in Beratungsszenarien macht.
Oder du kannst mit der SUMIFS-Funktion in Excel den Gesamtumsatz für jedes Produkt in einer bestimmten Region aus dem Datensatz abrufen. Mit der SUMIFS-Funktion kannst du Werte summieren, die mehrere Kriterien erfüllen.
Hier ist ein Beispiel dafür, wie du die SUMIFS-Funktion verwenden kannst:
Angenommen, dein Datensatz enthält die folgenden Spalten:
-
Spalte A: Produktname
-
Spalte B: Region
-
Spalte C: Verkäufe
Um den Gesamtumsatz für jedes Produkt in einer bestimmten Region abzurufen, kannst du die folgende Formel verwenden:
=SUMIFS(C:C,A:A,"Produktname",B:B,"Region")
Ersetze „Produktname“ durch den spezifischen Produktnamen, den du filtern möchtest, und ersetze „Region“ durch die spezifische Region, die du filtern möchtest.
Wenn du beispielsweise den Gesamtumsatz für ein Produkt namens „Chair“ in der Region „Nordamerika“ abrufen möchten, lautet die Formel:
=SUMIFS(C:C,A:A,"Stuhl",B:B,"Nordamerika")
Diese Formel summiert die Werte in Spalte C (Verkäufe), wobei Spalte A (Produktname) mit „Vorsitzender“ und Spalte B (Region) mit „Nordamerika“ übereinstimmt. Passe die Spaltenverweise und Kriterien an deinen tatsächlichen Datensatz an.
Durch die Verwendung mehrerer SUMIFS-Funktionen kannst du die gewünschten Daten für verschiedene Kombinationen von Produktnamen und Regionen in einer einzigen Formel abrufen.“
Hübsch. Wie du siehst, gibt es viele Möglichkeiten, wie ChatGPT dir dabei helfen kann, deine analytischen Fähigkeiten zu verbessern, beim Schreiben von Codes zu helfen oder für alles die richtigen Funktionen und Lösungen bereitzustellen.