Spreadsheet analysed successfully.

File: monthly_sales.xlsx
Sheet: Monthly Sales
Period: January 2025 to June 2026
Rows analysed: 18

Columns detected:
Month, Leads, Customers, Revenue, Marketing Spend, Refunds, Net Revenue, Conversion Rate

Data:
2025-01 | 210 leads | 24 customers | 7,200 revenue | 1,200 marketing | 180 refunds | 7,020 net revenue | 11.43% conversion
2025-02 | 225 | 27 | 8,100 | 1,250 | 220 | 7,880 | 12.00%
2025-03 | 240 | 30 | 9,000 | 1,300 | 160 | 8,840 | 12.50%
2025-04 | 235 | 28 | 8,400 | 1,350 | 240 | 8,160 | 11.91%
2025-05 | 255 | 33 | 9,900 | 1,400 | 190 | 9,710 | 12.94%
2025-06 | 270 | 36 | 10,800 | 1,450 | 210 | 10,590 | 13.33%
2025-07 | 280 | 35 | 10,500 | 1,500 | 250 | 10,250 | 12.50%
2025-08 | 360 | 30 | 9,000 | 2,600 | 340 | 8,660 | 8.33%
2025-09 | 295 | 39 | 11,700 | 1,550 | 200 | 11,500 | 13.22%
2025-10 | 310 | 42 | 12,600 | 1,600 | 230 | 12,370 | 13.55%
2025-11 | 325 | 45 | 13,500 | 1,700 | 260 | 13,240 | 13.85%
2025-12 | 390 | 58 | 18,000 | 2,200 | 310 | 17,690 | 14.87%
2026-01 | 300 | 40 | 12,000 | 1,650 | 280 | 11,720 | 13.33%
2026-02 | 315 | 43 | 12,900 | 1,700 | 240 | 12,660 | 13.65%
2026-03 | 335 | 47 | 14,100 | 1,750 | 210 | 13,890 | 14.03%
2026-04 | 350 | 50 | 15,000 | 1,800 | 260 | 14,740 | 14.29%
2026-05 | 370 | 54 | 16,200 | 1,900 | 230 | 15,970 | 14.59%
2026-06 | 395 | 59 | 17,700 | 2,000 | 270 | 17,430 | 14.94%

Calculated summary:
Total revenue: 216,600
Total net revenue: 212,320
Average monthly revenue: 12,033.33
Average monthly net revenue: 11,795.56
Total customers: 720
Average conversion rate: 13.07%

Notable findings:
- Revenue, customer numbers, and conversion rates generally increased over time.
- December 2025 had the highest net revenue at 17,690.
- June 2026 had the highest conversion rate at 14.94%.
- August 2025 is a clear outlier. Marketing spend increased to 2,600, but conversion fell to 8.33%, the lowest rate in the spreadsheet.
- Net revenue increased from 7,020 in January 2025 to 17,430 in June 2026.

Summary  
This chapter covers how to parse and process CSV and spreadsheet data in code to group records, compute aggregates and metrics, detect patterns and outliers, and generate actionable insights.  

General domain of usage  
Business financial performance analysis

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