Воспроизводимый анализ e-commerce продаж с кодом и графиками

Проведи воспроизводимый анализ недавних данных по продажам и подготовь прикладной отчёт для руководства продукта и маркетинга.

Входные данные:
- CSV или таблица с транзакциями и/или сессиями.
- Период анализа: дата начала и окончания.
- Желаемая агрегация: день / неделя / месяц.

Если часть полей отсутствует, не останавливайся. Выполни максимально возможный анализ по доступным данным и явно укажи, какие метрики не удалось посчитать и почему.

Что обязательно включить:
- Краткую проверку качества данных: пропуски, аномалии, дубли, допущения при очистке.
- Методологию: по одной строке на каждый использованный метод.
- KPI с формулами: конверсия, AOV, показатели по каналам и устройствам, повторные покупки, продажи и маржинальность по товарам, демографические метрики при наличии.
- Анализ временных рядов, сезонности, трендов и значимых изменений. Если заявляешь статистическую значимость, укажи p-value или уровень значимости.
- Сегментный анализ по каналам, устройствам, демографии и категориям.
- Top/bottom 10 товаров по выручке и по конверсии.
- 5-8 визуализаций с короткой подписью: что показывает график и какой вывод из него следует.
- До 8 рекомендаций: действие, ожидаемый эффект, сложность, уровень уверенности и краткое обоснование.
- Ограничения анализа и дальнейшие шаги.

Формат ответа:
- Сначала executive summary до 250-300 слов.
- Затем разделы: Проверка данных, Методология, KPI, Анализ, Визуализации, Выводы и рекомендации, Ограничения.
- После отчёта добавь воспроизводимый код Python на pandas + matplotlib/plotly + statsmodels/sklearn. Комментарии к коду обязательны.
- Если не можешь отдать PNG/SVG-файлы, всё равно опиши 5-8 визуализаций и приложи код, который их строит.

Ограничения:
- Язык отчёта — русский.
- Тон — деловой, краткий, ориентированный на действие.
- Текстовая часть без кода и графиков должна быть компактной и не разрастаться без необходимости.