L’objectif de ce projet est d’utiliser PostgreSQL pour extraire, filtrer et agréger les données de la base Chinook, afin de produire des rapports automatisés sur les ventes.
La problématique métier posée :
👉 Comment produire un rapport détaillant les ventes totales par produit pour le dernier trimestre ?
- Requêtes SQL de base :
SELECT,WHERE,GROUP BY,HAVING. - Calculs d’agrégats :
SUM,AVGpour des indicateurs de performance (KPI). - Création et automatisation de rapports avec des vues SQL.
- Analyse de données relationnelles dans PostgreSQL.
- Chinook Database (importée dans PostgreSQL).
- Environnement : PostgreSQL (via psql ou un outil graphique comme pgAdmin).
chinook-queries.sql→ contient l’ensemble des requêtes SQL correspondant aux exercices.Description_Projet.pdf→ document décrivant le projet et les consignes.
Les requêtes portent sur plusieurs axes d’analyse :
- Requêtes de base : clients non américains, clients brésiliens, agents de vente…
- Agrégations et relations : pays uniques, factures par agent, détails des factures…
- Analyse temporelle : ventes par année, factures 2009 et 2011, etc.
- Analyse détaillée : morceaux achetés, artistes associés, factures avec nombre d’articles…
- Analyse commerciale : ventes par agent, meilleur agent par année, ventes totales par pays.
- Analyse musicale : morceau le plus acheté en 2013, top 5 des morceaux, top 3 des artistes, type de média le plus acheté.
⚡ En résumé : Ce projet met en pratique l’analyse de données avec PostgreSQL, en travaillant sur la base Chinook, pour apprendre à transformer des données brutes en indicateurs utiles à la prise de décision.