AIS Capstone 1: Data to Dashboard

%23%20%2F%2F%2F%20script%0A%23%20requires-python%20%3D%20%22%3E%3D3.11%22%0A%23%20dependencies%20%3D%20%5B%0A%23%20%20%20%20%20%22marimo%22%2C%0A%23%20%20%20%20%20%22polars%22%2C%0A%23%20%20%20%20%20%22plotly%22%2C%0A%23%20%20%20%20%20%22matplotlib%22%2C%0A%23%20%20%20%20%20%22seaborn%22%2C%0A%23%20%20%20%20%20%22numpy%22%2C%0A%23%20%5D%0A%23%20%2F%2F%2F%0A%0Aimport%20marimo%0A%0A__generated_with%20%3D%20%220.23.6%22%0Aapp%20%3D%20marimo.App(width%3D%22full%22%2C%20app_title%3D%22AIS%20Capstone%201%3A%20Data%20to%20Dashboard%22)%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_()%3A%0A%20%20%20%20import%20marimo%20as%20mo%0A%0A%20%20%20%20return%20(mo%2C)%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%20%F0%9F%8F%86%20Capstone%201%3A%20Data%20to%20Dashboard%0A%0A%20%20%20%20**Block%20I%2BII%20Integration%20Project**%0A%0A%20%20%20%20This%20capstone%20challenges%20you%20to%20apply%20everything%20from%20Block%20I%20(Data%20Foundations)%20and%20Block%20II%20(Analytics%20%26%20BI)%20to%20create%20a%20complete%20data%20analysis%20and%20visualization%20project.%0A%0A%20%20%20%20---%0A%0A%20%20%20%20%23%23%20%F0%9F%93%8B%20Project%20Overview%0A%0A%20%20%20%20**Scenario%3A**%20You%20are%20a%20data%20analyst%20at%20a%20retail%20company.%20Management%20has%20provided%20you%20with%20raw%20sales%20data%20and%20needs%20you%20to%3A%0A%20%20%20%201.%20Clean%20and%20prepare%20the%20data%0A%20%20%20%202.%20Perform%20exploratory%20analysis%0A%20%20%20%203.%20Build%20an%20interactive%20dashboard%0A%20%20%20%204.%20Present%20key%20insights%0A%0A%20%20%20%20**Deliverable%3A**%20A%20completed%20marimo%20notebook%20with%20your%20analysis%20and%20dashboard.%0A%0A%20%20%20%20**Group%20Size%3A**%20~5%20students%20(same%20dataset%20for%20all%20groups)%0A%0A%20%20%20%20---%0A%0A%20%20%20%20%23%23%20%F0%9F%93%8A%20The%20Dataset%0A%0A%20%20%20%20You'll%20work%20with%20a%20realistic%20e-commerce%20dataset%20containing%20orders%2C%20products%2C%20and%20customers.%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_()%3A%0A%20%20%20%20import%20polars%20as%20pl%0A%20%20%20%20import%20numpy%20as%20np%0A%20%20%20%20import%20plotly.express%20as%20px%0A%20%20%20%20import%20plotly.graph_objects%20as%20go%0A%0A%20%20%20%20%23%20Generate%20realistic%20e-commerce%20dataset%20with%20quality%20issues%0A%20%20%20%20np.random.seed(2026)%0A%20%20%20%20n_orders%20%3D%202000%0A%0A%20%20%20%20%23%20---%20Orders%20Data%20(with%20quality%20issues)%20---%0A%20%20%20%20order_ids%20%3D%20list(range(1001%2C%201001%20%2B%20n_orders))%0A%0A%20%20%20%20%23%20Some%20duplicate%20order%20IDs%20(data%20quality%20issue)%0A%20%20%20%20order_ids%5B100%5D%20%3D%20order_ids%5B99%5D%0A%20%20%20%20order_ids%5B500%5D%20%3D%20order_ids%5B499%5D%0A%0A%20%20%20%20%23%20Customer%20IDs%20(some%20invalid)%0A%20%20%20%20customer_ids%20%3D%20np.random.choice(range(1%2C%20201)%2C%20n_orders)%0A%20%20%20%20customer_ids%5B50%5D%20%3D%209999%20%20%23%20Non-existent%20customer%0A%0A%20%20%20%20%23%20Dates%20across%202024-2025%0A%20%20%20%20dates%20%3D%20pl.date_range(pl.date(2024%2C%201%2C%201)%2C%20pl.date(2025%2C%206%2C%2030)%2C%20eager%3DTrue).sample(n_orders%2C%20seed%3D42)%0A%0A%20%20%20%20%23%20Product%20IDs%0A%20%20%20%20product_ids%20%3D%20np.random.choice(range(1%2C%2051)%2C%20n_orders)%0A%0A%20%20%20%20%23%20Quantities%20(some%20invalid)%0A%20%20%20%20quantities%20%3D%20np.random.poisson(3%2C%20n_orders)%20%2B%201%0A%20%20%20%20quantities%5B200%5D%20%3D%20-2%20%20%23%20Invalid%20negative%0A%20%20%20%20quantities%5B300%5D%20%3D%200%20%20%20%23%20Invalid%20zero%0A%0A%20%20%20%20%23%20Unit%20prices%20(some%20missing)%0A%20%20%20%20unit_prices%20%3D%20np.random.uniform(10%2C%20500%2C%20n_orders).round(2)%0A%20%20%20%20unit_prices%5B150%5D%20%3D%20np.nan%0A%20%20%20%20unit_prices%5B250%5D%20%3D%20np.nan%0A%20%20%20%20unit_prices%5B350%5D%20%3D%20np.nan%0A%0A%20%20%20%20%23%20Order%20status%0A%20%20%20%20statuses%20%3D%20np.random.choice(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%5B'Completed'%2C%20'Shipped'%2C%20'Pending'%2C%20'Cancelled'%2C%20'COMPLETED'%2C%20'completed'%5D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20n_orders%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20p%3D%5B0.5%2C%200.2%2C%200.1%2C%200.1%2C%200.05%2C%200.05%5D%0A%20%20%20%20)%0A%0A%20%20%20%20%23%20Shipping%20regions%20(inconsistent%20formatting)%0A%20%20%20%20regions_raw%20%3D%20np.random.choice(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%5B'North'%2C%20'NORTH'%2C%20'north'%2C%20'South'%2C%20'south'%2C%20'East'%2C%20'West'%2C%20'N%2FA'%2C%20None%5D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20n_orders%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20p%3D%5B0.2%2C%200.05%2C%200.05%2C%200.2%2C%200.1%2C%200.15%2C%200.15%2C%200.05%2C%200.05%5D%0A%20%20%20%20)%0A%0A%20%20%20%20orders_raw%20%3D%20pl.DataFrame(%7B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22order_id%22%3A%20order_ids%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22customer_id%22%3A%20customer_ids%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22order_date%22%3A%20dates%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22product_id%22%3A%20product_ids%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22quantity%22%3A%20quantities%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22unit_price%22%3A%20unit_prices%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22status%22%3A%20statuses%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22region%22%3A%20regions_raw%2C%0A%20%20%20%20%7D)%0A%0A%20%20%20%20%23%20---%20Products%20Data%20---%0A%20%20%20%20categories%20%3D%20%5B'Electronics'%2C%20'Clothing'%2C%20'Home%20%26%20Garden'%2C%20'Sports'%2C%20'Books'%5D%0A%20%20%20%20products_df%20%3D%20pl.DataFrame(%7B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22product_id%22%3A%20list(range(1%2C%2051))%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22product_name%22%3A%20%5Bf%22Product%20%7Bi%7D%22%20for%20i%20in%20range(1%2C%2051)%5D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22category%22%3A%20%5Bcategories%5Bi%20%25%205%5D%20for%20i%20in%20range(50)%5D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22cost%22%3A%20%5Bnp.random.uniform(5%2C%20200)%20for%20_%20in%20range(50)%5D%2C%0A%20%20%20%20%7D).with_columns(pl.col(%22cost%22).round(2))%0A%0A%20%20%20%20%23%20---%20Customers%20Data%20---%0A%20%20%20%20segments%20%3D%20%5B'Consumer'%2C%20'Corporate'%2C%20'Home%20Office'%5D%0A%20%20%20%20customers_df%20%3D%20pl.DataFrame(%7B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22customer_id%22%3A%20list(range(1%2C%20201))%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22customer_name%22%3A%20%5Bf%22Customer%20%7Bi%7D%22%20for%20i%20in%20range(1%2C%20201)%5D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22segment%22%3A%20%5Bsegments%5Bi%20%25%203%5D%20for%20i%20in%20range(200)%5D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22signup_date%22%3A%20pl.date_range(pl.date(2020%2C%201%2C%201)%2C%20pl.date(2024%2C%206%2C%2030)%2C%20eager%3DTrue).sample(200%2C%20seed%3D123)%2C%0A%20%20%20%20%7D)%0A%20%20%20%20return%20customers_df%2C%20orders_raw%2C%20pl%2C%20products_df%2C%20px%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%23%20Raw%20Data%20Preview%0A%0A%20%20%20%20Examine%20the%20raw%20orders%20data.%20**There%20are%20data%20quality%20issues%20you%20need%20to%20identify%20and%20fix!**%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(orders_raw)%3A%0A%20%20%20%20orders_raw.head(20)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(orders_raw)%3A%0A%20%20%20%20%23%20Check%20data%20types%20and%20null%20counts%0A%20%20%20%20orders_raw.describe()%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20---%0A%0A%20%20%20%20%23%23%20%F0%9F%93%9D%20Your%20Tasks%0A%0A%20%20%20%20Complete%20each%20section%20below.%20The%20scaffolding%20provides%20structure%2C%20but%20you'll%20need%20to%20write%20the%20code.%0A%0A%20%20%20%20---%0A%0A%20%20%20%20%23%23%23%20Task%201%3A%20Data%20Quality%20Assessment%20(20%20points)%0A%0A%20%20%20%20Identify%20and%20document%20all%20data%20quality%20issues%20in%20the%20orders%20data.%0A%0A%20%20%20%20**Check%20for%3A**%0A%20%20%20%20-%20Duplicate%20records%0A%20%20%20%20-%20Missing%20values%0A%20%20%20%20-%20Invalid%20values%20(negative%20quantities%2C%20etc.)%0A%20%20%20%20-%20Inconsistent%20formatting%0A%20%20%20%20-%20Referential%20integrity%20issues%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%23%23%201.1%20Check%20for%20Duplicates%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(orders_raw%2C%20pl)%3A%0A%20%20%20%20%23%20TODO%3A%20Find%20duplicate%20order_ids%0A%20%20%20%20%23%20Hint%3A%20Use%20group_by%20and%20count%2C%20then%20filter%20where%20count%20%3E%201%0A%0A%20%20%20%20duplicates%20%3D%20(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20orders_raw%0A%20%20%20%20%20%20%20%20.group_by(%22order_id%22)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20.agg(pl.count().alias(%22count%22))%0A%20%20%20%20%20%20%20%20.filter(pl.col(%22count%22)%20%3E%201)%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20print(f%22Found%20%7Blen(duplicates)%7D%20duplicate%20order%20IDs%22)%0A%20%20%20%20duplicates%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%23%23%201.2%20Check%20for%20Missing%20Values%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(orders_raw%2C%20pl)%3A%0A%20%20%20%20%23%20TODO%3A%20Count%20null%20values%20in%20each%20column%0A%0A%20%20%20%20null_counts%20%3D%20orders_raw.select(%5B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20pl.col(col).is_null().sum().alias(col)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20for%20col%20in%20orders_raw.columns%0A%20%20%20%20%5D)%0A%20%20%20%20null_counts%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%23%23%201.3%20Check%20for%20Invalid%20Values%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(orders_raw%2C%20pl)%3A%0A%20%20%20%20%23%20TODO%3A%20Find%20invalid%20quantities%20(%3C%3D0)%0A%0A%20%20%20%20invalid_qty%20%3D%20orders_raw.filter(pl.col(%22quantity%22)%20%3C%3D%200)%0A%20%20%20%20print(f%22Found%20%7Blen(invalid_qty)%7D%20orders%20with%20invalid%20quantities%22)%0A%20%20%20%20invalid_qty%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%23%23%201.4%20Check%20for%20Inconsistent%20Values%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(orders_raw)%3A%0A%20%20%20%20%23%20TODO%3A%20Check%20unique%20values%20in%20status%20and%20region%20columns%0A%0A%20%20%20%20print(%22Unique%20statuses%3A%22%2C%20orders_raw%5B%22status%22%5D.unique().to_list())%0A%20%20%20%20print(%22Unique%20regions%3A%22%2C%20orders_raw%5B%22region%22%5D.unique().to_list())%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20---%0A%0A%20%20%20%20%23%23%23%20Task%202%3A%20Data%20Cleaning%20(25%20points)%0A%0A%20%20%20%20Clean%20the%20data%20by%20addressing%20all%20identified%20issues.%0A%0A%20%20%20%20**Your%20cleaning%20pipeline%20should%3A**%0A%20%20%20%20-%20Remove%20duplicate%20orders%0A%20%20%20%20-%20Handle%20missing%20values%20appropriately%0A%20%20%20%20-%20Fix%20invalid%20quantities%0A%20%20%20%20-%20Standardize%20text%20fields%20(status%2C%20region)%0A%20%20%20%20-%20Remove%20orders%20with%20non-existent%20customers%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(customers_df%2C%20orders_raw%2C%20pl)%3A%0A%20%20%20%20%23%20TODO%3A%20Build%20your%20data%20cleaning%20pipeline%0A%0A%20%20%20%20%23%20Step%201%3A%20Remove%20duplicates%20(keep%20first)%0A%20%20%20%20orders_clean%20%3D%20orders_raw.unique(subset%3D%5B%22order_id%22%5D%2C%20keep%3D%22first%22)%0A%0A%20%20%20%20%23%20Step%202%3A%20Standardize%20status%20(lowercase%2C%20map%20variations)%0A%20%20%20%20orders_clean%20%3D%20orders_clean.with_columns(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20pl.col(%22status%22).str.to_lowercase().alias(%22status%22)%0A%20%20%20%20)%0A%0A%20%20%20%20%23%20Step%203%3A%20Standardize%20region%20(title%20case%2C%20replace%20N%2FA%20with%20null)%0A%20%20%20%20orders_clean%20%3D%20orders_clean.with_columns(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20pl.when(pl.col(%22region%22).is_in(%5B%22N%2FA%22%2C%20%22n%2Fa%22%2C%20%22%22%5D))%0A%20%20%20%20%20%20%20%20.then(None)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20.otherwise(pl.col(%22region%22).str.to_titlecase())%0A%20%20%20%20%20%20%20%20.alias(%22region%22)%0A%20%20%20%20)%0A%0A%20%20%20%20%23%20Step%204%3A%20Filter%20invalid%20quantities%0A%20%20%20%20orders_clean%20%3D%20orders_clean.filter(pl.col(%22quantity%22)%20%3E%200)%0A%0A%20%20%20%20%23%20Step%205%3A%20Handle%20missing%20unit_price%20(fill%20with%20median%20or%20remove)%0A%20%20%20%20median_price%20%3D%20orders_clean%5B%22unit_price%22%5D.median()%0A%20%20%20%20orders_clean%20%3D%20orders_clean.with_columns(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20pl.col(%22unit_price%22).fill_null(median_price)%0A%20%20%20%20)%0A%0A%20%20%20%20%23%20Step%206%3A%20Remove%20orders%20with%20non-existent%20customers%0A%20%20%20%20valid_customers%20%3D%20customers_df%5B%22customer_id%22%5D.to_list()%0A%20%20%20%20orders_clean%20%3D%20orders_clean.filter(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20pl.col(%22customer_id%22).is_in(valid_customers)%0A%20%20%20%20)%0A%0A%20%20%20%20print(f%22Original%20rows%3A%20%7Blen(orders_raw)%7D%22)%0A%20%20%20%20print(f%22Cleaned%20rows%3A%20%7Blen(orders_clean)%7D%22)%0A%20%20%20%20print(f%22Removed%3A%20%7Blen(orders_raw)%20-%20len(orders_clean)%7D%20rows%22)%0A%0A%20%20%20%20orders_clean.head(10)%0A%20%20%20%20return%20(orders_clean%2C)%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20---%0A%0A%20%20%20%20%23%23%23%20Task%203%3A%20Data%20Integration%20(15%20points)%0A%0A%20%20%20%20Join%20the%20orders%20data%20with%20products%20and%20customers%20to%20create%20an%20analysis-ready%20dataset.%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(customers_df%2C%20orders_clean%2C%20pl%2C%20products_df)%3A%0A%20%20%20%20%23%20TODO%3A%20Join%20orders%20with%20products%20and%20customers%0A%0A%20%20%20%20%23%20Join%20with%20products%0A%20%20%20%20orders_enriched%20%3D%20orders_clean.join(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20products_df%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20on%3D%22product_id%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20how%3D%22left%22%0A%20%20%20%20)%0A%0A%20%20%20%20%23%20Join%20with%20customers%0A%20%20%20%20orders_enriched%20%3D%20orders_enriched.join(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20customers_df.select(%5B%22customer_id%22%2C%20%22segment%22%5D)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20on%3D%22customer_id%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20how%3D%22left%22%0A%20%20%20%20)%0A%0A%20%20%20%20%23%20Calculate%20derived%20columns%0A%20%20%20%20orders_enriched%20%3D%20orders_enriched.with_columns(%5B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20(pl.col(%22quantity%22)%20*%20pl.col(%22unit_price%22)).alias(%22revenue%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20(pl.col(%22quantity%22)%20*%20(pl.col(%22unit_price%22)%20-%20pl.col(%22cost%22))).alias(%22profit%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20pl.col(%22order_date%22).dt.year().alias(%22year%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20pl.col(%22order_date%22).dt.month().alias(%22month%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20pl.col(%22order_date%22).dt.strftime(%22%25Y-%25m%22).alias(%22year_month%22)%2C%0A%20%20%20%20%5D)%0A%0A%20%20%20%20orders_enriched.head(10)%0A%20%20%20%20return%20(orders_enriched%2C)%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20---%0A%0A%20%20%20%20%23%23%23%20Task%204%3A%20Exploratory%20Analysis%20(20%20points)%0A%0A%20%20%20%20Perform%20EDA%20to%20discover%20insights.%20Include%20at%20least%3A%0A%20%20%20%20-%20Summary%20statistics%0A%20%20%20%20-%20Distribution%20of%20key%20metrics%0A%20%20%20%20-%20Trends%20over%20time%0A%20%20%20%20-%20Comparisons%20across%20categories%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%23%23%204.1%20Summary%20Statistics%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(orders_enriched%2C%20pl)%3A%0A%20%20%20%20%23%20TODO%3A%20Calculate%20key%20business%20metrics%0A%0A%20%20%20%20summary%20%3D%20orders_enriched.select(%5B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20pl.col(%22revenue%22).sum().alias(%22Total%20Revenue%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20pl.col(%22profit%22).sum().alias(%22Total%20Profit%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20pl.col(%22order_id%22).n_unique().alias(%22Total%20Orders%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20pl.col(%22customer_id%22).n_unique().alias(%22Unique%20Customers%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20pl.col(%22revenue%22).mean().alias(%22Avg%20Order%20Value%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20(pl.col(%22profit%22).sum()%20%2F%20pl.col(%22revenue%22).sum()%20*%20100).alias(%22Profit%20Margin%20%25%22)%2C%0A%20%20%20%20%5D)%0A%20%20%20%20summary%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%23%23%204.2%20Revenue%20Distribution%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(orders_enriched%2C%20px)%3A%0A%20%20%20%20%23%20TODO%3A%20Create%20histogram%20of%20revenue%20per%20order%0A%0A%20%20%20%20fig_revenue_dist%20%3D%20px.histogram(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20orders_enriched.to_pandas()%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20x%3D%22revenue%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20nbins%3D50%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20title%3D%22Distribution%20of%20Order%20Revenue%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20labels%3D%7B%22revenue%22%3A%20%22Revenue%20(%24)%22%2C%20%22count%22%3A%20%22Number%20of%20Orders%22%7D%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20fig_revenue_dist%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%23%23%204.3%20Monthly%20Trends%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(orders_enriched%2C%20pl%2C%20px)%3A%0A%20%20%20%20%23%20TODO%3A%20Create%20monthly%20revenue%20trend%0A%0A%20%20%20%20monthly_trend%20%3D%20(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20orders_enriched%0A%20%20%20%20%20%20%20%20.group_by(%22year_month%22)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20.agg(%5B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20pl.col(%22revenue%22).sum().alias(%22total_revenue%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20pl.col(%22profit%22).sum().alias(%22total_profit%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20pl.col(%22order_id%22).count().alias(%22order_count%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%5D)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20.sort(%22year_month%22)%0A%20%20%20%20)%0A%0A%20%20%20%20fig_trend%20%3D%20px.line(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20monthly_trend.to_pandas()%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20x%3D%22year_month%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20y%3D%22total_revenue%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20title%3D%22Monthly%20Revenue%20Trend%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20markers%3DTrue%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20fig_trend%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%23%23%204.4%20Category%20Performance%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(orders_enriched%2C%20pl%2C%20px)%3A%0A%20%20%20%20%23%20TODO%3A%20Compare%20performance%20across%20product%20categories%0A%0A%20%20%20%20category_perf%20%3D%20(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20orders_enriched%0A%20%20%20%20%20%20%20%20.group_by(%22category%22)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20.agg(%5B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20pl.col(%22revenue%22).sum().alias(%22total_revenue%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20pl.col(%22profit%22).sum().alias(%22total_profit%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20pl.col(%22order_id%22).count().alias(%22order_count%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%5D)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20.sort(%22total_revenue%22%2C%20descending%3DTrue)%0A%20%20%20%20)%0A%0A%20%20%20%20fig_category%20%3D%20px.bar(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20category_perf.to_pandas()%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20x%3D%22category%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20y%3D%5B%22total_revenue%22%2C%20%22total_profit%22%5D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20title%3D%22Revenue%20and%20Profit%20by%20Category%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20barmode%3D%22group%22%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20fig_category%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20---%0A%0A%20%20%20%20%23%23%23%20Task%205%3A%20Interactive%20Dashboard%20(20%20points)%0A%0A%20%20%20%20Build%20a%20dashboard%20with%3A%0A%20%20%20%20-%20Filter%20controls%20(region%2C%20category%2C%20time%20period)%0A%20%20%20%20-%20KPI%20cards%20showing%20key%20metrics%0A%20%20%20%20-%20At%20least%203%20different%20visualizations%0A%20%20%20%20-%20Clear%2C%20professional%20formatting%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%23%23%20Dashboard%20Controls%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(mo%2C%20orders_enriched)%3A%0A%20%20%20%20%23%20Create%20filter%20controls%0A%20%20%20%20region_filter%20%3D%20mo.ui.dropdown(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20options%3D%5B%22All%22%5D%20%2B%20sorted(%5Br%20for%20r%20in%20orders_enriched%5B%22region%22%5D.unique().to_list()%20if%20r%20is%20not%20None%5D)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20value%3D%22All%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20label%3D%22Region%22%0A%20%20%20%20)%0A%0A%20%20%20%20category_filter%20%3D%20mo.ui.dropdown(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20options%3D%5B%22All%22%5D%20%2B%20sorted(orders_enriched%5B%22category%22%5D.unique().to_list())%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20value%3D%22All%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20label%3D%22Category%22%0A%20%20%20%20)%0A%0A%20%20%20%20segment_filter%20%3D%20mo.ui.dropdown(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20options%3D%5B%22All%22%5D%20%2B%20sorted(orders_enriched%5B%22segment%22%5D.unique().to_list())%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20value%3D%22All%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20label%3D%22Customer%20Segment%22%0A%20%20%20%20)%0A%0A%20%20%20%20mo.hstack(%5Bregion_filter%2C%20category_filter%2C%20segment_filter%5D)%0A%20%20%20%20return%20category_filter%2C%20region_filter%2C%20segment_filter%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(category_filter%2C%20orders_enriched%2C%20pl%2C%20region_filter%2C%20segment_filter)%3A%0A%20%20%20%20%23%20Apply%20filters%0A%20%20%20%20dashboard_df%20%3D%20orders_enriched%0A%0A%20%20%20%20if%20region_filter.value%20!%3D%20%22All%22%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20dashboard_df%20%3D%20dashboard_df.filter(pl.col(%22region%22)%20%3D%3D%20region_filter.value)%0A%0A%20%20%20%20if%20category_filter.value%20!%3D%20%22All%22%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20dashboard_df%20%3D%20dashboard_df.filter(pl.col(%22category%22)%20%3D%3D%20category_filter.value)%0A%0A%20%20%20%20if%20segment_filter.value%20!%3D%20%22All%22%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20dashboard_df%20%3D%20dashboard_df.filter(pl.col(%22segment%22)%20%3D%3D%20segment_filter.value)%0A%0A%20%20%20%20%23%20Calculate%20KPIs%20for%20filtered%20data%0A%20%20%20%20kpi_revenue%20%3D%20dashboard_df%5B%22revenue%22%5D.sum()%0A%20%20%20%20kpi_profit%20%3D%20dashboard_df%5B%22profit%22%5D.sum()%0A%20%20%20%20kpi_orders%20%3D%20len(dashboard_df)%0A%20%20%20%20kpi_avg_order%20%3D%20dashboard_df%5B%22revenue%22%5D.mean()%20if%20len(dashboard_df)%20%3E%200%20else%200%0A%20%20%20%20kpi_margin%20%3D%20(kpi_profit%20%2F%20kpi_revenue%20*%20100)%20if%20kpi_revenue%20%3E%200%20else%200%0A%20%20%20%20return%20(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20dashboard_df%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20kpi_avg_order%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20kpi_margin%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20kpi_orders%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20kpi_profit%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20kpi_revenue%2C%0A%20%20%20%20)%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(kpi_avg_order%2C%20kpi_margin%2C%20kpi_orders%2C%20kpi_profit%2C%20kpi_revenue%2C%20mo)%3A%0A%20%20%20%20%23%20Display%20KPI%20cards%0A%20%20%20%20mo.hstack(%5B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20mo.stat(label%3D%22Total%20Revenue%22%2C%20value%3Df%22%24%7Bkpi_revenue%3A%2C.0f%7D%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20mo.stat(label%3D%22Total%20Profit%22%2C%20value%3Df%22%24%7Bkpi_profit%3A%2C.0f%7D%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20mo.stat(label%3D%22Orders%22%2C%20value%3Df%22%7Bkpi_orders%3A%2C%7D%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20mo.stat(label%3D%22Avg%20Order%22%2C%20value%3Df%22%24%7Bkpi_avg_order%3A%2C.0f%7D%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20mo.stat(label%3D%22Margin%22%2C%20value%3Df%22%7Bkpi_margin%3A.1f%7D%25%22)%2C%0A%20%20%20%20%5D)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(dashboard_df%2C%20mo%2C%20pl%2C%20px)%3A%0A%20%20%20%20%23%20Dashboard%20visualizations%0A%0A%20%20%20%20%23%20Chart%201%3A%20Monthly%20trend%0A%20%20%20%20monthly%20%3D%20(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20dashboard_df%0A%20%20%20%20%20%20%20%20.group_by(%22year_month%22)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20.agg(pl.col(%22revenue%22).sum().alias(%22revenue%22))%0A%20%20%20%20%20%20%20%20.sort(%22year_month%22)%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20chart1%20%3D%20px.line(monthly.to_pandas()%2C%20x%3D%22year_month%22%2C%20y%3D%22revenue%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20title%3D%22Revenue%20Over%20Time%22%2C%20markers%3DTrue)%0A%0A%20%20%20%20%23%20Chart%202%3A%20Revenue%20by%20region%0A%20%20%20%20by_region%20%3D%20dashboard_df.group_by(%22region%22).agg(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20pl.col(%22revenue%22).sum().alias(%22revenue%22)%0A%20%20%20%20).filter(pl.col(%22region%22).is_not_null())%0A%20%20%20%20chart2%20%3D%20px.pie(by_region.to_pandas()%2C%20values%3D%22revenue%22%2C%20names%3D%22region%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20title%3D%22Revenue%20by%20Region%22%2C%20hole%3D0.4)%0A%0A%20%20%20%20mo.hstack(%5Bchart1%2C%20chart2%5D)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(dashboard_df%2C%20mo%2C%20pl%2C%20px)%3A%0A%20%20%20%20%23%20Chart%203%3A%20Category%20breakdown%0A%20%20%20%20by_cat%20%3D%20dashboard_df.group_by(%22category%22).agg(%5B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20pl.col(%22revenue%22).sum().alias(%22revenue%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20pl.col(%22profit%22).sum().alias(%22profit%22)%0A%20%20%20%20%5D).sort(%22revenue%22%2C%20descending%3DTrue)%0A%0A%20%20%20%20chart3%20%3D%20px.bar(by_cat.to_pandas()%2C%20x%3D%22category%22%2C%20y%3D%22revenue%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20title%3D%22Revenue%20by%20Category%22%2C%20color%3D%22category%22)%0A%0A%20%20%20%20%23%20Chart%204%3A%20Customer%20segment%20analysis%0A%20%20%20%20by_seg%20%3D%20dashboard_df.group_by(%22segment%22).agg(%5B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20pl.col(%22revenue%22).sum().alias(%22revenue%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20pl.col(%22order_id%22).count().alias(%22orders%22)%0A%20%20%20%20%5D)%0A%20%20%20%20chart4%20%3D%20px.bar(by_seg.to_pandas()%2C%20x%3D%22segment%22%2C%20y%3D%22revenue%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20title%3D%22Revenue%20by%20Customer%20Segment%22%2C%20color%3D%22segment%22)%0A%0A%20%20%20%20mo.hstack(%5Bchart3%2C%20chart4%5D)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20---%0A%0A%20%20%20%20%23%23%20%F0%9F%93%A4%20Submission%20Requirements%0A%0A%20%20%20%20Your%20completed%20notebook%20should%20include%3A%0A%0A%20%20%20%20%7C%20Section%20%7C%20Points%20%7C%20Criteria%20%7C%0A%20%20%20%20%7C---------%7C--------%7C----------%7C%0A%20%20%20%20%7C%20Data%20Quality%20Assessment%20%7C%2020%20%7C%20Identify%20all%20issues%2C%20document%20findings%20%7C%0A%20%20%20%20%7C%20Data%20Cleaning%20%7C%2025%20%7C%20Complete%20pipeline%2C%20justified%20decisions%20%7C%0A%20%20%20%20%7C%20Data%20Integration%20%7C%2015%20%7C%20Correct%20joins%2C%20derived%20columns%20%7C%0A%20%20%20%20%7C%20Exploratory%20Analysis%20%7C%2020%20%7C%20Meaningful%20insights%2C%20appropriate%20charts%20%7C%0A%20%20%20%20%7C%20Interactive%20Dashboard%20%7C%2020%20%7C%20Functional%20filters%2C%20clear%20KPIs%2C%20good%20design%20%7C%0A%20%20%20%20%7C%20**Total**%20%7C%20**100**%20%7C%20%7C%0A%0A%20%20%20%20**Bonus%20points**%20(up%20to%2010)%3A%0A%20%20%20%20-%20Exceptional%20visualization%20design%0A%20%20%20%20-%20Additional%20meaningful%20insights%0A%20%20%20%20-%20Creative%20dashboard%20features%0A%0A%20%20%20%20---%0A%0A%20%20%20%20%23%23%20%F0%9F%93%85%20Deadline%20%26%20Submission%0A%0A%20%20%20%20-%20Submit%20your%20completed%20%60.py%60%20notebook%20file%0A%20%20%20%20-%20Include%20all%20group%20member%20names%20in%20a%20comment%20at%20the%20top%0A%20%20%20%20-%20Ensure%20the%20notebook%20runs%20without%20errors%0A%0A%20%20%20%20**Remember%3A**%20Both%20capstones%20(T4%20and%20T7)%20must%20be%20completed%20for%20the%20grade%20bonus!%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%0A%20%20%20%20---%0A%0A%20%20%20%20%23%23%20%F0%9F%92%A1%20Tips%20for%20Success%0A%0A%20%20%20%201.%20**Start%20with%20understanding**%20-%20Explore%20the%20data%20before%20jumping%20to%20cleaning%0A%20%20%20%202.%20**Document%20decisions**%20-%20Explain%20why%20you%20made%20certain%20cleaning%20choices%0A%20%20%20%203.%20**Keep%20it%20simple**%20-%20A%20clear%2C%20simple%20dashboard%20beats%20a%20cluttered%20complex%20one%0A%20%20%20%204.%20**Test%20your%20filters**%20-%20Make%20sure%20all%20filter%20combinations%20work%0A%20%20%20%205.%20**Tell%20a%20story**%20-%20Your%20dashboard%20should%20answer%20business%20questions%0A%20%20%20%20%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0Aif%20__name__%20%3D%3D%20%22__main__%22%3A%0A%20%20%20%20app.run()%0A