Mini-projet : analyser des ventes

Partir du besoin, pas de la syntaxe

Une équipe commerciale veut comprendre quelles villes, catégories et canaux génèrent le plus de chiffre d’affaires. Votre travail consiste à produire des résultats vérifiables, puis à les résumer sans exagérer ce que les données permettent de conclure.

Le jeu de données est fictif et volontairement court. Vous pouvez donc contrôler chaque total manuellement avant de généraliser votre méthode.

• Définissez une ligne du résultat.
• Choisissez le bon périmètre.
• Donnez un alias métier aux indicateurs.
• Fixez un ordre reproductible.

Construire l’analyse en quatre requêtes

Commencez par le chiffre d’affaires global. Comparez ensuite les villes, les canaux puis les catégories. Chaque requête répond à une question unique.

Gardez les mêmes règles de calcul dans toutes les requêtes. Un écart de périmètre rendrait les comparaisons trompeuses.

SELECT
  ville,
  COUNT(*) AS nombre_ventes,
  SUM(montant) AS chiffre_affaires,
  ROUND(AVG(montant), 2) AS vente_moyenne
FROM ventes
GROUP BY ville
ORDER BY chiffre_affaires DESC, ville ASC;

Vérifier avant d’interpréter

La somme du chiffre d’affaires des villes doit correspondre au chiffre d’affaires global. Répétez ce contrôle pour les catégories et les canaux.

Lorsque deux groupes ont des totaux proches, signalez-le. Quelques lignes fictives ne permettent pas d’annoncer une tendance durable.

Passez dans l’espace projet

Le projet guidé « Analyser les ventes d’un réseau de boutiques » contient les données, les quatre missions et un éditeur PostgreSQL local. Exécutez vos requêtes, réinitialisez la base si nécessaire et comparez les totaux.

Une fois l’analyse terminée, reformulez trois constats en langage simple : meilleur périmètre, écart principal et prochaine question à approfondir.

Vérifiez votre compréhension

Quelle requête retourne le chiffre d’affaires par canal, du plus élevé au plus faible ?

SELECT canal, -- indicateur
FROM ventes
GROUP BY -- dimension
ORDER BY -- classement;