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I need the assignment to be done according to the specifications laid out. No pandas coding please. I have attached the specifications to be done in accordance. I currently am working on jupyter notebook for this codes

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3 1 2 38

{ "cells": [ { "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ "## Progrmaming for Analytics Assignment 1 Solution" ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ "Q1. \n", "<br>Read the provided data file into Jupyter Notebook using suitable file opening functions, and perform the following tasks:\n", "<br>i) \tPrint a list of all the column header names of the dataset (the column names are in the first line of the data file)\n", "<br>ii) Print the first 6 column header names, followed by the first 5 rows of the data\n", "\n", "For ii), your output should clearly display the column names and the required rows of data as per the example below.\n", "\n", "Hint: Use Python's open() and readline() functions to open the provided file, and to read the file's column headers and rows of the data, line by line." ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": null, "metadata": {}, "outputs": [], "source": [ "# Answer to Q1\n" ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ "Q2.\n", "<br>Using relevant numpy functions, load the data file into an array, excluding the first row of column headers.\n", "<br>Display the contents and properties of the array (you may need to use numpy’s set_printoptions() function to achieve the desired display).\t\n", "<br>Hint: Use numpy's genfromtxt() function to load data from a text or csv file." ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": null, "metadata": {}, "outputs": [], "source": [ "# Answer to Q2\n" ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ "Q3.\n", "<br>Write a user-defined function that has two parameters: a column index and a mode of shipment. It counts the occurrences of the mode of shipment in the column index of the Numpy array and returns the total occurrences.\n", "<br><br>Write a program that uses the above user-defined function to answer the following question: \n", "<br><br>In the dataset, how many customer orders were respectively delivered by i) Flight, ii) Road, and iii) Ship? " ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": null, "metadata": {}, "outputs": [], "source": [ "# Answer to Q2\n" ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ "Q4.\n", "<br>The company also wishes to learn more on the extent of discounts provided on their electronic product orders, relative to the original cost.\n", "<br>The cost of the product provided in the dataset is computed after the discount (in percentage) has been applied.\n", "<br><br>The formula to calculate the original cost of the product before discount is as follows:\n", "<br><br>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;$\\text{Original Cost before Discount =} \\frac{\\text{100 x Cost of the product shipped}}{\\text{100 - Discount in %}}$\n", "<br><br>(i)\tUse the above formula to calculate the total original cost of all the electronic products before discount. \n", "<br>(ii)\tWhat is the total amount of discounts offered by the company on all the electronic products delivered for the past year? \n", "<br><br>Print out your results, appropriately formatted and rounding off to the nearest cent." ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": null, "metadata": {}, "outputs": [], "source": [ "# Answer to Q4\n" ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ "Q5.\n", "<br>Customer care calls is also an area of interest for the company. The number of customer care calls per order should be kept as low as possible for a seamless online shopping experience.\n", "<br>\n", "(i) What is the average number of customer care calls made per order? What is the maximum and minimum number of customer care calls made for any order? \n", "<br>\n", "(ii) What is the percentage of all customer orders involving a total of 5 or more customer care calls? Print out your results, to the nearest 2 decimal places.\n", "<br><br>\n", "Print out your results, when appropriate, to 2 decimal places.\n" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": null, "metadata": {}, "outputs": [], "source": [ "# Answer to Q5\n" ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ "Q6.\n", "<br>Write a simple Python program for the user to query the data based on his/her given inputs.\n", "When a user enters an option from 0 to 3, the program will process the option accordingly. After the option has been processed, the program will display the main menu again and the process is repeated until the user chooses to exit.\n", "<br>The options are explained in Questions 7 to 9.\n", "\n", "Q7.\n", "<br>Correlation between quantities may indicate some underlying relationship or likely pattern of behaviour. \n", "<br>\n", "For the Compute Correlation option, display a numbered list of all the column header names and prompt the user to input the numbers representing the two quantities for the computation of correlation. The computed correlation should be rounded off to 3 decimal places.\n", "\n", "Q8.\n", "<br>The company’s warehouse supervisors are also keen to find out more about the largest shipments by weight handled by their respective warehouses in the past year. To do this, prompt the user to enter the warehouse block number, before displaying the corresponding list of the 30 largest shipments ranked by weight in grams.\n", "\n", "Q9.\n", "<br>The weight of the shipment affects the costs of shipping as well as other logistical overheads (which are not tracked in the provided dataset); in general, the heavier the shipment, the greater the costs of shipping and associated logistical overheads. \t\n", "\n", "The company’s senior management wishes to have a better gauge of the profitability of their operations, by monitoring the cost of the product/weight of shipment ratio for all their customer orders.\n", "\n", "Write a simple lambda function to calculate a new Numpy array column containing these ratio values, by dividing the cost of the product values by the weight in grams values. \n", "\n", "Append this column to the existing Numpy 2-D array of values (you may need to use numpy.reshape() before appending) and display a ranked list of 30 customer orders with the lowest ratios (i.e. least profitable) " ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": null, "metadata": {}, "outputs": [], "source": [ "# Answer to Q6, Q7, Q8, Q9\n" ] } ], "metadata": { "kernelspec": { "display_name": "Python 3", "language": "python", "name": "python3" }, "language_info": { "codemirror_mode": { "name": "ipython", "version": 3 }, "file_extension": ".py", "mimetype": "text/x-python", "name": "python", "nbconvert_exporter": "python", "pygments_lexer": "ipython3", "version": "3.6.5" } }, "nbformat": 4, "nbformat_minor": 2 }

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