Customer_Behavior_Analysisの顧客購買行動分析プロジェクト

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Customer_Behavior_Analysisの顧客購買行動分析プロジェクト

Customer_Behavior_Analysisの顧客購買行動分析プロジェクト

本リポジトリは、約3,900件の購買トランザクションを用いて顧客の購買行動を一括で分析するエンドツーエンドのデータ分析プロジェクトです。Python（主にJupyter Notebook）でのデータ前処理と可視化、PostgreSQLを使ったビジネスクエリ、Power BIによるダッシュボード作成を組み合わせ、収益パターン、顧客セグメンテーション、サブスクリプションの収益影響、製品別パフォーマンスなどを検証しています。分析結果はレポートとスライドでまとめられ、実務での意思決定に繋がるインサイトを提供します。（約300字）

https://github.com/kaurroopjot48-star/Customer_Behavior_Analysis

概要

Customer_Behavior_Analysisは、トランザクションデータ（約3,900件）を基に顧客の購買行動を体系的に分析するプロジェクトです。主な目的は購買金額や頻度などの支出パターンを明らかにし、製品ごとの売上特性やサブスクリプション加入の有無が収益に与える影響を評価することにあります。データ前処理、集計・探索的データ分析（EDA）、SQLによるビジネスクエリの作成、Power BIでの可視化を経て、ハイバリュー顧客の特定や改善施策の示唆をレポートおよびプレゼン資料にまとめています。ノートブックやPDF、PPTXが含まれ、再現可能な分析パイプラインとビジネス向けアウトプットが揃っています。（約300字）

GitHub

リポジトリの統計情報

  • スター数: 1
  • フォーク数: 0
  • ウォッチャー数: 1
  • コミット数: 4
  • ファイル数: 8
  • メインの言語: Jupyter Notebook

主な特徴

  • トランザクション（約3,900件）を使ったエンドツーエンド分析（データ前処理〜可視化〜レポート）
  • Python（Jupyter Notebook）でのデータクレンジングとEDA、PostgreSQLによるビジネス指標抽出
  • Power BIを用いたダッシュボード作成・インタラクティブな可視化
  • レポート（PDF）とプレゼンテーション（PPTX）で成果をビジネス向けに提示

技術的なポイント

本プロジェクトは、小〜中規模のトランザクションデータを対象に、実務寄りの分析ワークフローを示している点が特徴です。まずデータ取得段階ではCSVなどのフラットファイルを想定した読み込みと型変換、欠損値・重複の検出・処理をJupyter Notebook上で行い、Pandasを用いた前処理パイプラインを実装していると推測されます。データ品質に起因する外れ値処理や日時データの整形（購入日や購買頻度の算出）は分析精度に直結するため丁寧な前処理が行われていることが期待されます。

SQL（PostgreSQL）を用いたフェーズでは、事業上の質問に答えるための集計クエリが中心です。売上時系列、カテゴリ別売上、顧客別LTV（概算）や平均注文額（AOV）、リピート率などのビジネスメトリクスをSQLで抽出し、その出力をPython側で読み込み可視化するハイブリッドな運用が想定されます。RFM分析やクラスター分析（K-means等）による顧客セグメント化も有効で、購入頻度・最近購買日・累積支出に基づくセグメント化によりハイバリュー顧客の特定と施策候補の提示が可能です。

サブスクリプションの影響評価では、サブスク加入群と非加入群の比較（売上、継続率、平均注文額など）を行い、差分の統計的有意性や実務上のインパクトまで検討すると説得力が増します。製品パフォーマンスではSKUやカテゴリ別の売上推移、粗利貢献度、返品率（存在する場合）などを可視化して、在庫・プロモーション戦略との連携示唆を出すことが考えられます。

可視化面では、Power BIによりダッシュボード化し、ビジネスユーザーが操作できるスライサーやドリルダウンを実装することで意思決定の即応性を高めています。NotebookとPower BIの組み合わせは、データサイエンスの再現性（ノートブック）と現場での利用性（ダッシュボード）を両立します。

最後に、規模が3,900件と大規模ではない点を踏まえ、複雑な機械学習モデルよりも説明性の高い集計・可視化・ルールベースのセグメンテーションが実務的に有効です。一方で、将来的な運用化を見据えるなら、ETLの自動化（スケジューラやAirflow）、分析コードのモジュール化、バージョン管理、DB化（PostgreSQLへの定期ロード）、およびダッシュボードの運用監視を整えることが推奨されます。（約1,700字）

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

  • LICENSE: file
  • PPT_Customer-Shopping-Behavior-Analysis.pptx: file
  • PYTHON_CODE.ipynb: file
  • README.md: file
  • REPORT_Customer Shopping Behavior Analysis.pdf: file

…他 3 ファイル

（上記ノートブックにデータクレンジング、EDA、集計コードが含まれ、PDFとPPTXは分析結果の要約・ビジネス向け資料を提供している構成です。）

まとめ

実務的で再現性のある顧客行動分析のワークフローを示す良いサンプルリポジトリです。（約50字）

リポジトリ情報：

READMEの抜粋： 📊 Customer Shopping Behavior Analysis End-to-End Data Analytics Project | Python • PostgreSQL • Power BI • Business Insights 📌 Project Overview

This project performs a comprehensive end-to-end analysis of customer shopping behavior using transactional data from 3,900 purchases across multiple product categories.

The objective of this project was to:

Analyze customer spending patterns

Understand product performance

Evaluate subscription impact on revenue

Identify high-value customer segme…