Дашборд на Dash для магазина обуви с кастомным дизайном

Используемые навыки Python Анализ данных Визуализация данных Дизайн

Описание

Разработал современный аналитический дашборд на Python (Dash + Plotly) для магазина обуви. Дашборд позволяет в реальном времени анализировать выручку, количество заказов, средний чек и структуру продаж. Реализованы фильтрация по периоду, интерактивные графики и распределение продаж по брендам, категориям, размерам, цветам и материалам. Интерфейс создан с нуля в едином современном стиле и подходит для использования в качестве внутренней BI-панели компании.

Решение

- Интерфейс сделан с нуля в едином тёмном стиле: карточки метрик, общая палитра для всех графиков, аккуратная типографика вместо стандартного вида Plotly.

- Фильтр периода: всё время, 90 дней, 30 дней, 7 дней или свои даты. При переключении пересчитываются все метрики и графики.

- У каждой метрики показано изменение к прошлому периоду: зелёная стрелка — рост, красная — падение.

- Графики интерактивные: при наведении видны точные значения, линию продаж можно приближать.

- Структура спроса разложена по пяти срезам (бренды, типы, цвета, размеры, материалы), чтобы понимать, что именно закупать.

Результат

Вместо таблиц и ручных отчётов у магазина один экран, который отвечает на главные вопросы за пару секунд: сколько заработали, как это соотносится с прошлым периодом, какие бренды и модели продаются лучше, какие размеры и материалы берут чаще. Например, за 90 дней выручка выросла на 10%, а заказов стало больше на 24,7%, при этом средний чек снизился на 11,7%. Это сразу подсказывает, где искать причину.