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# FoodHub Data Analysis
- URL: https://www.darkelda.com/foodhub-data-analysis/
- Published: 2026-06-01T08:50:00.000Z
- Updated: 2026-11-06T23:51:27.000Z
- Author: Nicolas Ramy
- Tags: project, notebook

# Analysez vos performances de livraison en un clin d'œil : Transformez vos données brutes en stratégie opérationnelle.

### Le Problème : L'aveuglement face aux données

Gérer des milliers de commandes sans visibilité est un cauchemar logistique. Comment savoir quelle cuisine performe réellement ou où votre service client fait défaut ? Sans analyse, vous naviguez à vue, ignorant les opportunités de croissance et les risques critiques dans vos opérations de livraison.

![](https://www.darkelda.com/content/images/2026/11/42a57067-3948-44e1-8388-4cf3a3f6a969.jpeg)

- **Volume massif non structuré :** 1 898 lignes de données mélangées sans aucun indicateur visuel de performance.
- **Types de données hétérogènes :** Présence de valeurs manquantes masquées sous forme d'objets textuels (ex: `Not given` dans la colonne `rating`).
- **Perte de temps d'analyse :** Impossibilité d'isoler rapidement les goulets d'étranglement de livraison à partir d'un simple tableau de chiffres.

### La Solution : Votre pipeline d'analyse automatisé

Ce notebook Python transforme instantanément vos fichiers CSV de commandes (`foodhub_order.csv`) en un tableau de bord décisionnel clair. Ne perdez plus de temps à manipuler des lignes et des colonnes ; laissez l'Exploratory Data Analysis (EDA) automatiser la découverte de vos tendances clés.

```python
# Importation et inspection instantanée de la structure des données
import pandas as pd
import seaborn as sns

df = pd.read_csv('foodhub_order.csv')[cite: 2]
df.describe()[cite: 5]

```

- **De la donnée brute à la visibilité :** Passez d'un fichier textuel complexe à une compréhension immédiate de votre structure de données (1898 lignes, 9 colon Éléments essentiels).
- **Détection automatique des zones d'ombre :** Identifiez en un clic les segments critiques, comme les 736 commandes qui n'ont pas reçu de note, pour agir sur votre satisfaction client.

### La Preuve : Des résultats mesurables et visuels

La rigueur technique est au service de la performance. Grâce à l'intégration de bibliothèques de pointe (Pandas, Seaborn, Matplotlib), vous obtenez une preuve irréfutable de vos performances opérationnelles :

- **Précision chirurgicale :** Un nettoyage et un résumé automatique des types de données pour garantir l'intégrité de votre analyse.
- **Visualisation impactante :** Transformez des chiffres abstraits en graphiques explicites pour communiquer vos résultats à votre équipe ou à vos partenaires.

![](https://www.darkelda.com/content/images/2026/11/Gemini_Generated_Image_q0k1lqq0k1lqq0k1.jpeg)

### Extrait propre du dataset (`df.head()`)

- **Dimensions validées :** 1 898 lignes et 9 colonnes de variables clés (`order_id`, `restaurant_name`, `cuisine_type`, `cost_of_the_order`, `food_preparation_time`, `delivery_time`).
- **Format nettoyé :** Alignement parfait des identifiants et des métriques temporelles en minutes.

### Synthèse statistique des temps de préparation (`df.describe()`)

- **Temps minimum de préparation :** 20,0 minutes.
- **Temps moyen de préparation :** 27,37 minutes.
- **Temps maximum de préparation :** 35,0 minutes.
- **Commandes non évaluées :** 736 commandes identifiées sans note client (`Not given`), isolées pour traitement spécifique.

### Framework "Feature → Benefit"

| **Feature Technique (Notebook Python)**               | **Bénéfice Business (Page Produit)**                                                                                      |
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| ⏱️ **Nettoyage automatisé df.isnull() & info()**      | **Gain de temps massif :** Élimine 100 % du travail de préparation manuelle des fichiers bruts.                           |
| 📊 **Distribution statistique df.describe()**         | **Vision opérationnelle exacte :** Identifie avec précision les temps de préparation moyens (27,37 min) et extrêmes.      |
| 🎨 **Visualisations dynamiques Seaborn & Matplotlib** | **Prise de décision rapide :** Révèle immédiatement les cuisines les plus populaires et les pics de commande du week-end. |
| 🎯 **Segmentation des données sans note (rating)**    | **Amélioration de l'expérience client :** Isole les 736 commandes non notées pour cibler les relances de satisfaction.    |