概要

本リポジトリは、eBay上のメンズ香水販売データを対象にした包括的なデータ分析プロジェクトです。READMEの説明によれば、売上総額、販売数量、価格帯別分析、ブランド別のランキングや効率スコアといったビジネスメトリクスを算出し、価格セグメンテーション（Budget、Mid-Range、Premium、Luxury）で市場を可視化します。Pythonでデータ処理と可視化を行い、BI的なレポーティングと実務に結びつく示唆（商品戦略や価格最適化）を得ることを目的としています（約300字）。

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: 8
ファイル数: 3
メインの言語: Python

主な特徴

売上・数量・価格分布に基づくビジネスメトリクスの算出
ブランド別ランキングと「効率スコア」によるパフォーマンス評価
価格帯（Budget〜Luxury）ごとのセグメンテーション分析
Pythonスクリプトでのデータ処理と可視化によりBIレポートを生成

技術的なポイント

READMEの記述とファイル構成から推定すると、本プロジェクトはPython（おそらくpandas、numpy、matplotlib／seaborn等）を用いてデータの前処理、集計、可視化を行う設計になっています。典型的なワークフローは、生データのクレンジング（欠損値・異常値処理、価格の正規化）、集計（groupbyやpivotによるブランド別・日次／週次集計）、価格帯のビニング（閾値を設けてBudget〜Luxuryに分類）を経て、売上総額・販売数・平均単価・在庫回転に類するKPIを算出する流れです。効率スコアは売上対コストや売上あたりの販売数など複数指標を組み合わせた合成指標で、重み付けや正規化（Min-MaxやZスコア）による比較可能化が想定されます。可視化面ではブランド別売上ランキング、価格帯ごとの売上構成、時間推移のトレンドプロットやヒートマップが有用で、これらによりSKUレベルやブランド戦略の示唆取得が可能です。requirementsファイルが含まれているため再現環境の構築も容易ですが、データ取得やETL部分、ユニットテスト、CI/CDは現状で限定的と思われ、拡張余地があります（約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：

README.md: file
perfume_analysis.py: file
requirements (2).txt: file

まとめ

eBayのメンズ香水データを対象に、実務に結びつくKPI設計と可視化を通じた売上最適化の手法を示す実用的な分析リポジトリです（約50字）。

リポジトリ情報：

名前: perfume-sales-analysis
説明: 説明なし
スター数: 1
言語: Python
URL: https://github.com/Aslan485/perfume-sales-analysis
オーナー: Aslan485
アバター: https://avatars.githubusercontent.com/u/192087621?v=4

READMEの抜粋： text

🛍️ E-commerce Perfume Sales Analysis

Comprehensive data analysis of mens perfume sales from eBay marketplace. This project demonstrates advanced data analysis techniques, business intelligence reporting, and actionable insights for e-commerce optimization.

📊 Features

Business Metrics: Total revenue, sales volume, and pricing analysis
Brand Performance: Ranking and efficiency scoring of top brands
Price Segmentation: Budget, Mid-Range, Premium, and Luxury s…

メンズ香水eコマース売上分析