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.

signac-flow - manage workflows with signac

signac-flow - manage workflows with signac The signac framework helps users manage and scale file-based workflows, facilitating data reuse, sharing, a

Glotzer Group 44 Oct 14, 2022
PLStream: A Framework for Fast Polarity Labelling of Massive Data Streams

PLStream: A Framework for Fast Polarity Labelling of Massive Data Streams Motivation When dataset freshness is critical, the annotating of high speed

4 Aug 02, 2022
Jupyter notebooks for the book "The Elements of Statistical Learning".

This repository contains Jupyter notebooks implementing the algorithms found in the book and summary of the textbook.

Madiyar 369 Dec 30, 2022
Two phase pipeline + StreamlitTwo phase pipeline + Streamlit

Two phase pipeline + Streamlit This is an example project that demonstrates how to create a pipeline that consists of two phases of execution. In betw

Rick Lamers 1 Nov 17, 2021
t-SNE and hierarchical clustering are popular methods of exploratory data analysis, particularly in biology.

tree-SNE t-SNE and hierarchical clustering are popular methods of exploratory data analysis, particularly in biology. Building on recent advances in s

Isaac Robinson 61 Nov 21, 2022
A computer algebra system written in pure Python

SymPy See the AUTHORS file for the list of authors. And many more people helped on the SymPy mailing list, reported bugs, helped organize SymPy's part

SymPy 9.9k Dec 31, 2022
Fit models to your data in Python with Sherpa.

Table of Contents Sherpa License How To Install Sherpa Using Anaconda Using pip Building from source History Release History Sherpa Sherpa is a modeli

134 Jan 07, 2023
Analyzing Earth Observation (EO) data is complex and solutions often require custom tailored algorithms.

eo-grow Earth observation framework for scaled-up processing in Python. Analyzing Earth Observation (EO) data is complex and solutions often require c

Sentinel Hub 18 Dec 23, 2022
Techdegree Data Analysis Project 2

Basketball Team Stats Tool In this project you will be writing a program that reads from the "constants" data (PLAYERS and TEAMS) in constants.py. Thi

2 Oct 23, 2021
Convert monolithic Jupyter notebooks into Ploomber pipelines.

Soorgeon Join our community | Newsletter | Contact us | Blog | Website | YouTube Convert monolithic Jupyter notebooks into Ploomber pipelines. soorgeo

Ploomber 65 Dec 16, 2022
Data Science Environment Setup in single line

datascienv is package that helps your to setup your environment in single line of code with all dependency and it is also include pyforest that provide single line of import all required ml libraries

Ashish Patel 55 Dec 16, 2022
PyPSA: Python for Power System Analysis

1 Python for Power System Analysis Contents 1 Python for Power System Analysis 1.1 About 1.2 Documentation 1.3 Functionality 1.4 Example scripts as Ju

758 Dec 30, 2022
Maximum Covariance Analysis in Python

xMCA | Maximum Covariance Analysis in Python The aim of this package is to provide a flexible tool for the climate science community to perform Maximu

Niclas Rieger 39 Jan 03, 2023
2019 Data Science Bowl

Kaggle-2019-Data-Science-Bowl-Solution - Here i present my solution to kaggle 2019 data science bowl and how i improved it to win a silver medal in that competition.

Deepak Nandwani 1 Jan 01, 2022
songplays datamart provide details about the musical taste of our customers and can help us to improve our recomendation system

Songplays User activity datamart The following document describes the model used to build the songplays datamart table and the respective ETL process.

Leandro Kellermann de Oliveira 1 Jul 13, 2021
Tools for the analysis, simulation, and presentation of Lorentz TEM data.

ltempy ltempy is a set of tools for Lorentz TEM data analysis, simulation, and presentation. Features Single Image Transport of Intensity Equation (SI

McMorran Lab 1 Dec 26, 2022
An orchestration platform for the development, production, and observation of data assets.

Dagster An orchestration platform for the development, production, and observation of data assets. Dagster lets you define jobs in terms of the data f

Dagster 6.2k Jan 08, 2023
Flexible HDF5 saving/loading and other data science tools from the University of Chicago

deepdish Flexible HDF5 saving/loading and other data science tools from the University of Chicago. This repository also host a Deep Learning blog: htt

UChicago - Department of Computer Science 255 Dec 10, 2022
PCAfold is an open-source Python library for generating, analyzing and improving low-dimensional manifolds obtained via Principal Component Analysis (PCA).

PCAfold is an open-source Python library for generating, analyzing and improving low-dimensional manifolds obtained via Principal Component Analysis (PCA).

Burn Research 4 Oct 13, 2022
A Numba-based two-point correlation function calculator using a grid decomposition

A Numba-based two-point correlation function (2PCF) calculator using a grid decomposition. Like Corrfunc, but written in Numba, with simplicity and hackability in mind.

Lehman Garrison 3 Aug 24, 2022