Notice: This page requires JavaScript to function properly.
Please enable JavaScript in your browser settings or update your browser.The Most Profitable Periods | Analyzing Data
Analyzing and Visualizing Real-World Data
course content

Зміст курсу

Analyzing and Visualizing Real-World Data

Analyzing and Visualizing Real-World Data

1. Preprocessing Data: Part I
Loading the DataData TypesColumns OverviewRemoving Characters: Method 1Removing Characters: Method 2Checking ColumnsReplacing Characters
2. Preprocessing Data: Part II
Analyzing ColumnsRemoving and ReplacingProcessing DatesWrong Convertation?Proper ConvertingThat's All?
3. Analyzing Data
Superficial AnalysisThe Most Profitable StoreDate RangeHow Periodic the Data is?The Most Profitable PeriodsThe Best CombinationHolidays EffectWhat Holidays are we Considering?The Most Profitable Holiday
4. Visualizing Data
First Look at the DataComparing DynamicsFinding RelationDoes Temperature Affect?Or is it Holiday Effect?Comparing ShopsAdding Holidays to Comparison

bookThe Most Profitable Periods

Good, now we know that the given data are weekly. Let's find out what weeks were the most profitable by comparing the total for each week.

Завдання

  1. Group the observations in the df dataframe by the 'Date' column values.
  2. Select the 'Weekly_Sales' column.
  3. Calculate the total (sum) for each group.
  4. Sort values in descending order (not ascending).

Switch to desktopПерейдіть на комп'ютер для реальної практикиПродовжуйте з того місця, де ви зупинились, використовуючи один з наведених нижче варіантів
Все було зрозуміло?

Як ми можемо покращити це?

Дякуємо за ваш відгук!

Секція 3. Розділ 5
toggle bottom row

bookThe Most Profitable Periods

Good, now we know that the given data are weekly. Let's find out what weeks were the most profitable by comparing the total for each week.

Завдання

  1. Group the observations in the df dataframe by the 'Date' column values.
  2. Select the 'Weekly_Sales' column.
  3. Calculate the total (sum) for each group.
  4. Sort values in descending order (not ascending).

Switch to desktopПерейдіть на комп'ютер для реальної практикиПродовжуйте з того місця, де ви зупинились, використовуючи один з наведених нижче варіантів
Все було зрозуміло?

Як ми можемо покращити це?

Дякуємо за ваш відгук!

Секція 3. Розділ 5
toggle bottom row

bookThe Most Profitable Periods

Good, now we know that the given data are weekly. Let's find out what weeks were the most profitable by comparing the total for each week.

Завдання

  1. Group the observations in the df dataframe by the 'Date' column values.
  2. Select the 'Weekly_Sales' column.
  3. Calculate the total (sum) for each group.
  4. Sort values in descending order (not ascending).

Switch to desktopПерейдіть на комп'ютер для реальної практикиПродовжуйте з того місця, де ви зупинились, використовуючи один з наведених нижче варіантів
Все було зрозуміло?

Як ми можемо покращити це?

Дякуємо за ваш відгук!

Good, now we know that the given data are weekly. Let's find out what weeks were the most profitable by comparing the total for each week.

Завдання

  1. Group the observations in the df dataframe by the 'Date' column values.
  2. Select the 'Weekly_Sales' column.
  3. Calculate the total (sum) for each group.
  4. Sort values in descending order (not ascending).

Switch to desktopПерейдіть на комп'ютер для реальної практикиПродовжуйте з того місця, де ви зупинились, використовуючи один з наведених нижче варіантів
Секція 3. Розділ 5
Switch to desktopПерейдіть на комп'ютер для реальної практикиПродовжуйте з того місця, де ви зупинились, використовуючи один з наведених нижче варіантів
some-alt