From e81bf951b3eea875f9ed91bae2c7251d7bce2e02 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: Ekaterina <81798251+katpvlv@users.noreply.github.com>
Date: Mon, 1 Apr 2024 13:38:14 +0400
Subject: [PATCH] Update README.md

---
 README.md | 18 +++++++++++++++++-
 1 file changed, 17 insertions(+), 1 deletion(-)

diff --git a/README.md b/README.md
index ebaa8fc..0f17876 100644
--- a/README.md
+++ b/README.md
@@ -1,2 +1,18 @@
 ### Hexlet tests and linter status:
-[![Actions Status](https://github.com/katpvlv/data-analytics-project-92/workflows/hexlet-check/badge.svg)](https://github.com/katpvlv/data-analytics-project-92/actions)
\ No newline at end of file
+[![Actions Status](https://github.com/katpvlv/data-analytics-project-92/workflows/hexlet-check/badge.svg)](https://github.com/katpvlv/data-analytics-project-92/actions)
+
+Проект «Аналитика продаж»
+В рамках проекта была проанализирована работа отдела продаж.
+SQL-запросы сформированы для PostgeSQL, с помощью редактора DBeaver(https://dbeaver.io/download/). 
+
+Файл с запросами: https://github.com/katpvlv/SQL-Sales-Analytics-Project/blob/main/queries.sql
+
+Задачи:
+1. Создать сводную таблицу excel с 10 товарами, которые продались на наибольшую сумму. Результат: https://github.com/katpvlv/SQL-Sales-Analytics-Project/blob/main/top_10_profitable_products.csv
+2. Напишисать SQL-запрос, который считает общее количество покупателей. Результат: https://github.com/katpvlv/SQL-Sales-Analytics-Project/blob/main/customers_count.csv
+3. Проанализировать данные о продавцах с помощью SQL-запросов (используется join, concat, подзапросы, группировка и сортировка). Подготовлен отчет о продавцах, у которых наибольшая выручка - https://github.com/katpvlv/SQL-Sales-Analytics-Project/blob/main/top_10_total_income.csv 
+Подготовлен отчет о продавцах, чья выручка ниже средней выручки - https://github.com/katpvlv/SQL-Sales-Analytics-Project/blob/main/lowest_average_income.csv
+Подготовлен отчет с данными о выручке по каждому продавцу и дню недели - https://github.com/katpvlv/SQL-Sales-Analytics-Project/blob/main/day_of_the_week_income.csv
+4. Проанализировать данные о покупателях и покупкахс помощью SQL-запросов (используется case и оконные функции). Собрана таблица с возрастными группами покупателей https://github.com/katpvlv/SQL-Sales-Analytics-Project/blob/main/age_groups.csv, таблица с количеством покупателей и выручкой по месяцам https://github.com/katpvlv/SQL-Sales-Analytics-Project/blob/main/customers_by_month.csv, таблица с покупателями первая покупка которых пришлась на время проведения специальных акций https://github.com/katpvlv/SQL-Sales-Analytics-Project/blob/main/special_offer.csv
+5. Создан дашборд с помощью Apache Superset https://a06e77b6.us1a.app.preset.io/superset/dashboard/SalesProject/
+6. По результатм анализа подготовлена презентация в Google Slides с итоговыми графиками и выводами https://github.com/katpvlv/SQL-Sales-Analytics-Project/blob/main/presentation.pdf