L'obiettivo del progetto era dare indicazioni al management del committente sul percorso di acquisto del cliente.

Per ogni cliente sono stati dunque considerati i singoli scontrini di acquisto, dove la classificazione di quest'ultimo, in un contesto in cui si contano ca. 35 sottocategorie di prodotto, è di fondamentale importanza per la riuscita dell'analisi. A tal fine è stata adottata una tecnica proprietaria di aggregazione degli scontrini stante i prodotti acquistati.

Successivamente è stata realizzata una Path Analysis sia nei confronti di clienti generici che appartenenti a categorie specifiche di acquisto (es. appunto acquirenti Sneakers o Denim).

I risultati sono stati poi rappresentati attraverso Diagrammi Sankey, una tipologia di diagrammi di flusso in cui lo spessore delle linee è proporzionale al flusso stesso, consentendo così di evidenziare facilmente quale tipologia di Cliente acquista i prodotti di interesse all’analisi e con quale percorso. A corredo è stata prodotta un'analisi di profiling.

Tecnologie utilizzate: Azure, PowerBI, SAS, Python, Pyspark

Primo obiettivo del progetto è quello di importare quotidianamente e mensilmente i dati aziendali nel datawarehouse grazie a diversi processi di ETL e pubblicare i report per gli utenti tramite WebReportStudio su un motore OLAP.

‍Recentemente è stata sviluppata la reportistica di autovalutazione secondo le specifiche dell’organo di vigilanza.

Tecnologie utilizzate: SAS

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