Tentang Proyek
Proyek ini merupakan analisis data transaksi ritel online yang disusun sebagai bagian dari portofolio setelah menyelesaikan course Python for Data Analysis di MySkill. Analisis dilakukan menggunakan Python dengan library pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn, dan mlxtend.
Tahap awal proyek difokuskan pada proses data cleansing untuk menangani data transaksi yang tidak valid, seperti order pembatalan dan produk uji coba. Proses ini dilanjutkan dengan exploratory data analysis (EDA) melalui berbagai teknik visualisasi, meliputi pivot table, bar chart, histogram, line chart, pie chart, scatterplot, boxplot, hingga heatmap korelasi, untuk memahami pola penjualan dan karakteristik pelanggan.
Terdapat 3 Studi Kasus Analisis yang dilakukan:
1. User Retention Cohort: Pelanggan dikelompokkan berdasarkan bulan transaksi pertama, kemudian tingkat retensi dihitung dari bulan ke bulan. Hasil analisis divisualisasikan dalam bentuk heatmap untuk mempermudah pembacaan tren loyalitas pelanggan.
2. User Segmentation (RFM Analysis): Segmentasi pelanggan dilakukan menggunakan pendekatan RFM (Recency, Frequency, Monetary). Setiap pelanggan diberi skor berdasarkan seberapa baru, seberapa sering, dan seberapa besar nilai transaksinya, kemudian dikelompokkan ke dalam segmen seperti Champion, Loyal Customers, hingga New Customers. Hasil segmentasi ini dapat mendukung strategi pemasaran yang lebih tepat sasaran.
3. Market Basket Analysis: Algoritma Apriori diterapkan untuk mengidentifikasi pola pembelian produk yang sering muncul bersamaan dalam satu transaksi. Hasil analisis menghasilkan association rules lengkap dengan metrik support, confidence, dan lift, yang dapat dimanfaatkan untuk strategi cross-selling atau product bundling.
Secara keseluruhan, proyek ini menunjukkan kemampuan praktis dalam data cleaning, exploratory data analysis, visualisasi data, serta penerapan teknik analitik lanjutan (cohort analysis, RFM segmentation, dan association rule mining) untuk menghasilkan insight bisnis yang actionable dari data transaksi ritel.
Tech Stack
