📊 E-commerce Analytics Dashboard

Dashboard analitik e-commerce yang dibangun dengan Streamlit untuk visualisasi dan analisis data penjualan, pelanggan, dan performa pengiriman.

Fitur

Dashboard Multi-Tab

• Performa Penjualan: Analisis tren penjualan, profit, dan kategori produk
• Analisis Pelanggan: Segmentasi pelanggan dan analisis geografis
• Performa Pengiriman: Monitoring status pengiriman dan waktu delivery
• Detail Data: Statistik data dan viewer data mentah

Interactive Filters

• Filter berdasarkan rentang tanggal
• Filter berdasarkan market (Africa, Europe, LATAM, Pacific Asia, USCA)
• Filter berdasarkan region pengiriman
• Filter berdasarkan segmen pelanggan (Consumer, Corporate, Home Office)
• Filter berdasarkan kategori produk

Data Visualizations

• Tren penjualan dan profit harian
• Penjualan berdasarkan kategori produk dan region
• Pemetaan geografis penjualan
• Analisis segmentasi pelanggan
• Status pengiriman (tepat waktu, terlambat, lebih awal)
• Waktu pengiriman berdasarkan mode dan market
• Top 10 pelanggan dan region

Key Metrics

• Total penjualan
• Total profit
• Jumlah pesanan
• Total item terjual
• Rata-rata waktu pengiriman

Instalasi

Prasyarat

• Python 3.7 atau lebih tinggi
• pip (Python package installer)

Langkah Instalasi

1. Clone atau download repository ini

   git clone <repository-url>
   cd ecommerce-dashboard

2. Install dependencies

   pip install -r requirements.txt

   Atau install secara manual:

   pip install streamlit pandas numpy plotly matplotlib seaborn

3. Persiapkan data

   • Pastikan file data CSV Anda bernama ecommerce_data.csv
   • Letakkan file tersebut di direktori yang sama dengan dashboard.py

4. Jalankan dashboard

   streamlit run dashboard.py

5. Akses dashboard

   • Buka browser dan akses http://localhost:8501

📁 Struktur File

ecommerce-dashboard/
├── dashboard.py           # File utama dashboard
├── ecommerce_data.csv    # File data (tidak termasuk dalam repo)
├── requirements.txt      # Dependencies
├── README.md            # Dokumentasi ini

📋 Format Data

Dashboard ini dirancang untuk dataset e-commerce dengan kolom-kolom berikut:

Kolom Data Utama

Kolom	Tipe	Deskripsi
payment_type	categorical	Jenis transaksi pembayaran
profit_per_order	numerical	Keuntungan per pesanan
sales_per_customer	numerical	Total penjualan per pelanggan
category_id	numerical	Kode kategori produk
category_name	text	Nama kategori produk
customer_city	categorical	Kota pelanggan
customer_country	categorical	Negara pelanggan
customer_id	numerical	ID pelanggan
customer_segment	categorical	Segmen pelanggan (Consumer, Corporate, Home Office)
customer_state	categorical	Provinsi/negara bagian pelanggan
customer_zipcode	text	Kode pos pelanggan
order_date	datetime	Tanggal pesanan
order_id	numerical	ID pesanan
order_item_discount	numerical	Nilai diskon item
order_item_discount_rate	numerical	Persentase diskon item
order_item_quantity	numerical	Jumlah produk per pesanan
sales	numerical	Nilai penjualan
order_profit_per_order	numerical	Profit per pesanan
order_region	categorical	Region pengiriman
order_status	categorical	Status pesanan
shipping_date	datetime	Tanggal pengiriman
shipping_mode	categorical	Mode pengiriman
market	categorical	Market tujuan
label	categorical	Status delivery (-1: early, 0: on time, 1: delayed)

💡 Cara Penggunaan

1. Filter Data

• Gunakan sidebar untuk memfilter data berdasarkan periode waktu, market, region, segmen pelanggan, atau kategori produk
• Filter akan diterapkan secara real-time ke seluruh visualisasi

2. Navigasi Tab

• Performa Penjualan: Lihat tren penjualan, analisis kategori, dan profitabilitas
• Analisis Pelanggan: Analisis segmentasi pelanggan dan distribusi geografis
• Performa Pengiriman: Monitor status pengiriman dan waktu delivery
• Detail Data: Lihat statistik data dan browse data mentah

3. Interaksi dengan Grafik

• Hover untuk melihat detail data
• Zoom in/out pada grafik
• Download grafik sebagai PNG
• Toggle legend untuk hide/show data series

🎨 Kustomisasi

Mengubah Tema

Untuk mengubah tema dashboard, edit bagian CSS dalam file dashboard.py:

st.markdown("""
    <style>
    .main {
        background-color: #your-color;  # Ubah warna background
    }
    </style>
""", unsafe_allow_html=True)

Dependencies

streamlit>=1.28.0
pandas>=2.0.0
numpy>=1.24.0
plotly>=5.15.0
matplotlib>=3.7.0
seaborn>=0.12.0

License

Distributed under the MIT License. See LICENSE for more information.

Acknowledgments

• Streamlit - Framework web app
• Plotly - Library visualisasi interaktif
• Pandas - Data manipulation library