Data Science · मराठी आवृत्ती

16.5 Insights template: स्वतःचे numbers भरा

रवींद्र बागले यांच्या course वर आधारित · सहज मराठीत explanation

Notebook run केल्यावर ही रचना markdown cell मध्ये वापरा. Placeholders अंदाजाने भरू नका:

## Pune ops साठी insights — काल्पनिक data
1. मुख्य निष्कर्ष: ...
2. 15–22 Oct या sample window मधली amount ...; daily counts ...
3. Delivered GMV मध्ये पुढच्या cities: ...
4. Cancel + Return share: ...% — पुढे ... तपासू.
5. Median delivery mins: ...
6. Data quality: ... duplicate keys आणि ... bad mins हाताळले.
7. पुढचा निर्णय: sample च्या मर्यादा लक्षात घेऊन staffing साठी खरी demand तपासा.

या generator मध्ये order counts स्थिर आहेत; “festival मुळे orders वाढल्या” असा दावा करू नका. मूळ staffing ask — Pune आणि Nashik च्या पुढच्या cycle ची तयारी confirm करणं — प्रत्यक्ष operational data मिळाल्यावर validate करावा.

Lab पूर्ण करा

पूर्ण pipeline run करा. स्वतःच्या submission मध्ये clean CSV चा path, दोन PNGs आणि भरलेले markdown insights ठेवा. Model fit करायचा नाही.

Recap

• पुन्हा करता येणारा load → clean → EDA → visualization → written ask प्रवास.
• Row counts नोंदवा आणि data काल्पनिक असल्याचं स्पष्ट लिहा.
• यश म्हणजे manager ला निर्णय समजणं; model असणं आवश्यक नाही.

आता practice exercises करूया.