Partie 2 · Bronze, Silver, Gold

La couche Gold : indicateurs métier

Gold répond à des questions métier à partir des données propres de Silver. Les indicateurs demandés (étape 4) :

nombre total de clients ;
revenu moyen des clients ;
répartition des clients par niveau d'éducation ;
montant moyen des achats par catégorie ;
nombre de clients par pays ou segment.

Le bonus : en faire un tableau de bord Power BI ou Excel. Si Silver est mal nettoyé (doublons, revenus nuls), ces chiffres sont faux : la qualité se paie dans les indicateurs.

À toi de coder

Nombre de clients et revenu moyen

Premiers indicateurs Gold : « nombre total de clients » et « revenu moyen des clients ». Écris indicateurs(clients) qui renvoie (nombre, revenu_moyen).

CLIENTS = [
    {"id": 1, "education": "Master", "revenu": 52000, "pays": "FR", "vins": 300, "viande": 120},
    {"id": 2, "education": "Licence", "revenu": 31000, "pays": "FR", "vins": 80, "viande": 40},
    {"id": 3, "education": "Master", "revenu": 64000, "pays": "ES", "vins": 500, "viande": 200},
    {"id": 4, "education": "Licence", "revenu": 40000, "pays": "FR", "vins": 120, "viande": 60},
    {"id": 5, "education": "Doctorat", "revenu": 82000, "pays": "ES", "vins": 640, "viande": 310},
]

def indicateurs(clients):
    n = len(clients)
    revenu_moyen = sum(c["revenu"] for c in clients) / ___
    return n, revenu_moyen

Ctrl/⌘+Entrée

Vérifie que tu as compris

Si Silver contient des doublons de clients, que devient le « nombre total de clients » ?

À toi de coder

Répartition par niveau d'éducation

Indicateur Gold : « répartition des clients par niveau d'éducation » (et « nombre de clients par pays ou segment »). Écris repartition(clients, cle) qui renvoie un dict {valeur: effectif} pour la colonne cle. Counter est déjà importé.

CLIENTS = [
    {"id": 1, "education": "Master", "revenu": 52000, "pays": "FR", "vins": 300, "viande": 120},
    {"id": 2, "education": "Licence", "revenu": 31000, "pays": "FR", "vins": 80, "viande": 40},
    {"id": 3, "education": "Master", "revenu": 64000, "pays": "ES", "vins": 500, "viande": 200},
    {"id": 4, "education": "Licence", "revenu": 40000, "pays": "FR", "vins": 120, "viande": 60},
    {"id": 5, "education": "Doctorat", "revenu": 82000, "pays": "ES", "vins": 640, "viande": 310},
]

def repartition(clients, cle):
    return dict(Counter(c[___] for c in clients))

Ctrl/⌘+Entrée

Croiser deux colonnes (exemple : revenu moyen par pays) est une extension naturelle. Retiens le schéma général : regrouper les lignes par une clé, puis agréger (compter, moyenne, somme).

Vérifie que tu as compris

Quelle opération donne le « nombre de clients par pays » ?