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.

• 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.

# 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.

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"