finnish startups overview eda

import%20marimo%0A%0A__generated_with%20%3D%20%220.13.2%22%0Aapp%20%3D%20marimo.App(width%3D%22medium%22)%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20r%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20Finnish%20Startup%20Ecosystem%20Analysis%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20This%20project%20explores%20the%20Finnish%20startup%20ecosystem%2C%20focusing%20on%20the%20sample%20of%20Finnish%20startups%20listed%20on%20%5Bstatup100%5D(https%3A%2F%2Fstartup100.net%2Fcompanies%2F).%0A%20%20%20%20%20%20%20%20The%20goal%20is%20to%20analyze%20the%20publicly%20available%20data%20of%20these%20startups%20and%20gain%20insights%20into%20the%20startup%20landscape%20in%20Finland.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_()%3A%0A%20%20%20%20import%20os%0A%20%20%20%20import%20io%0A%0A%20%20%20%20import%20marimo%20as%20mo%0A%20%20%20%20import%20pandas%20as%20pd%0A%20%20%20%20import%20plotly.express%20as%20px%0A%20%20%20%20import%20plotly.graph_objects%20as%20go%0A%20%20%20%20from%20urllib.request%20import%20urlopen%0A%20%20%20%20import%20folium%0A%20%20%20%20from%20folium.plugins%20import%20MarkerCluster%0A%0A%20%20%20%20return%20MarkerCluster%2C%20folium%2C%20io%2C%20mo%2C%20pd%2C%20px%2C%20urlopen%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(io%2C%20mo%2C%20pd%2C%20urlopen)%3A%0A%20%20%20%20company_data_path%20%3D%20str(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20mo.notebook_location()%20%2F%20%22data%22%20%2F%20%22company_info%22%20%2F%20%22basic_details.csv%22%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20financials_df_path%20%3D%20str(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20mo.notebook_location()%20%2F%20%22data%22%20%2F%20%22company_info%22%20%2F%20%22financial_details.csv%22%0A%20%20%20%20)%0A%0A%20%20%20%20def%20load_data(path)%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20if%20path.startswith(%22http%22)%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20with%20urlopen(path)%20as%20response%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20data%20%3D%20response.read().decode(%22utf-8%22)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20return%20pd.read_csv(io.StringIO(data))%0A%20%20%20%20%20%20%20%20else%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20return%20pd.read_csv(path)%0A%0A%20%20%20%20company_info_df%20%3D%20load_data(company_data_path)%0A%20%20%20%20financial_df%20%3D%20load_data(financials_df_path)%0A%20%20%20%20return%20company_info_df%2C%20financial_df%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(company_info_df)%3A%0A%20%20%20%20company_info_df.info()%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(financial_df)%3A%0A%20%20%20%20financial_df.info()%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(company_info_df%2C%20financial_df%2C%20pd)%3A%0A%20%20%20%20merged_df%20%3D%20pd.merge(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20financial_df%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20company_info_df%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20on%3D%22business_id%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20how%3D%22inner%22%2C%0A%20%20%20%20)%0A%0A%20%20%20%20merged_df.info()%0A%20%20%20%20return%20(merged_df%2C)%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20r%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%23%20Data%20Overview%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20The%20original%20sample%20of%20the%20startups%20was%20fetched%20from%20%5Bstartup100%5D(https%3A%2F%2Fstartup100.net%2F).%0A%20%20%20%20%20%20%20%20This%20dataframe%20contains%20the%20basic%20company%20information%20including%20business%20id%2C%20address%2C%20business%20type%20and%20main%20line%20of%20business.%20The%20sample%20has%20757%20unique%20companies.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(company_info_df)%3A%0A%20%20%20%20company_info_df%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22The%20initial%20company%20data%20was%20later%20enriched%20with%20financial%20information%20by%20matching%20business%20IDs%20to%20corresponding%20financial%20reports.%20This%20dataframe%20includes%20financial%20data%20only%20for%20companies%20with%20publicly%20available%20reports.%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(financial_df)%3A%0A%20%20%20%20financial_df%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(merged_df)%3A%0A%20%20%20%20merged_df%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%23%23%20Spatial%20Distribution%20of%20Startups%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(company_info_df%2C%20pd%2C%20px)%3A%0A%20%20%20%20def%20plot_business_by_city(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20df%3A%20pd.DataFrame%2C%20column%3A%20str%20%3D%20%22main_line_of_business%22%2C%20top_n%3A%20int%20%3D%20None%0A%20%20%20%20)%20-%3E%20None%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20Args%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20df%20(pd.DataFrame)%3A%20The%20input%20DataFrame.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20column%20(str)%3A%20The%20column%20to%20group%20and%20plot.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20top_n%20(int%2C%20optional)%3A%20If%20set%2C%20only%20the%20top%20N%20categories%20are%20shown.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20category_counts%20%3D%20(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20df%5Bcolumn%5D.dropna().value_counts(normalize%3DTrue).mul(100).reset_index()%0A%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20category_counts.columns%20%3D%20%5Bcolumn%2C%20%22percentage%22%5D%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20if%20top_n%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20category_counts%20%3D%20category_counts.head(top_n)%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20fig%20%3D%20px.bar(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20category_counts%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20x%3D%22percentage%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20y%3Dcolumn%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20orientation%3D%22h%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20title%3Df%22Startup%20Distribution%20by%20%7Bcolumn.replace('_'%2C%20'%20').title()%7D%20(%25)%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20labels%3D%7B%22percentage%22%3A%20%22Percentage%20of%20Companies%22%2C%20column%3A%20%22City%22%7D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20fig.update_layout(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20yaxis%3D%7B%22categoryorder%22%3A%20%22total%20ascending%22%7D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20margin%3Ddict(l%3D150%2C%20r%3D50%2C%20t%3D80%2C%20b%3D50)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20return%20fig%0A%0A%20%20%20%20plot_business_by_city(df%3Dcompany_info_df%2C%20column%3D%22city%22%2C%20top_n%3D15)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20r%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%23%23%23%20Key%20Takeaways%3A%20Spatial%20Distribution%20of%20Startups%0A%20%20%20%20%20%20%20%20-%20Over%20**62.4%25**%20of%20all%20startups%20are%20located%20in%20the%20**Helsinki%20Metropolitan%20Area**%20(Helsinki%2C%20Espoo%2C%20and%20Vantaa)%2C%20emphasizing%20the%20region%E2%80%99s%20importance%20as%20the%20**core%20of%20Finland's%20startup%20economy**.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20-%20**Tampere**%2C%20while%20smaller%2C%20stands%20out%20as%20the%20**leading%20non-metropolitan%20startup%20city**%2C%20accounting%20for%20**7.4%25**%20of%20all%20startups.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20-%20Other%20cities%20such%20as%20**Turku**%2C%20**Oulu**%2C%20and%20**Jyv%C3%A4skyl%C3%A4**%20also%20show%20startup%20activity%2C%20but%20at%20much%20smaller%20scales.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20-%20The%20data%20highlights%20the%20**centralization%20of%20startup%20activity**%20around%20major%20urban%20areas%2C%20where%20access%20to%20**talent%2C%20funding%2C%20infrastructure%2C%20and%20community**%20is%20more%20concentrated.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(company_info_df%2C%20pd%2C%20px)%3A%0A%20%20%20%20def%20plot_company_locations_map(df%3A%20pd.DataFrame)%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20df%20%3D%20df%5B%5B%22business_id%22%2C%20%22name%22%2C%20%22coordinates%22%5D%5D.dropna()%0A%20%20%20%20%20%20%20%20df%20%3D%20df%5Bdf%5B%22coordinates%22%5D.str.contains(%22%2C%22)%5D%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20df%5B%22coordinates%22%5D%20%3D%20df%5B%22coordinates%22%5D.str.replace(r%22%5B()%20%5D%22%2C%20%22%22%2C%20regex%3DTrue)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20df%5B%5B%22lat%22%2C%20%22lon%22%5D%5D%20%3D%20df%5B%22coordinates%22%5D.str.split(%22%2C%22%2C%20expand%3DTrue)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20df%5B%22lat%22%5D%20%3D%20pd.to_numeric(df%5B%22lat%22%5D%2C%20errors%3D%22coerce%22)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20df%5B%22lon%22%5D%20%3D%20pd.to_numeric(df%5B%22lon%22%5D%2C%20errors%3D%22coerce%22)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20df%20%3D%20df.dropna(subset%3D%5B%22lat%22%2C%20%22lon%22%5D)%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20fig%20%3D%20px.scatter_map(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20df%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20lat%3D%22lat%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20lon%3D%22lon%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20hover_name%3D%22name%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20hover_data%3D%7B%22business_id%22%3A%20True%7D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20zoom%3D5%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20height%3D600%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20title%3D%22Startup%20Locations%20in%20Finland%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20fig.update_layout(mapbox_style%3D%22carto-positron%22)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20fig.update_layout(margin%3D%7B%22r%22%3A%200%2C%20%22t%22%3A%2050%2C%20%22l%22%3A%200%2C%20%22b%22%3A%200%7D)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20return%20fig%0A%0A%20%20%20%20plot_company_locations_map(company_info_df)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22Interestingly%2C%20there%20are%20no%20startups%20located%20above%20the%20Arctic%20Circle.%20The%20closest%20is%20Overpower%2C%20a%20sim%20racing%20startup%20based%20near%20the%20Arctic%20Circle.%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(MarkerCluster%2C%20company_info_df%2C%20folium%2C%20pd)%3A%0A%20%20%20%20def%20plot_clustered_company_locations(df%3A%20pd.DataFrame)%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20df%20%3D%20df%5B%5B%22business_id%22%2C%20%22name%22%2C%20%22coordinates%22%5D%5D.dropna()%0A%20%20%20%20%20%20%20%20df%20%3D%20df%5Bdf%5B%22coordinates%22%5D.str.contains(%22%2C%22)%5D%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20df%5B%22coordinates%22%5D%20%3D%20df%5B%22coordinates%22%5D.str.replace(r%22%5B()%20%5D%22%2C%20%22%22%2C%20regex%3DTrue)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20df%5B%5B%22lat%22%2C%20%22lon%22%5D%5D%20%3D%20df%5B%22coordinates%22%5D.str.split(%22%2C%22%2C%20expand%3DTrue)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20df%5B%22lat%22%5D%20%3D%20pd.to_numeric(df%5B%22lat%22%5D%2C%20errors%3D%22coerce%22)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20df%5B%22lon%22%5D%20%3D%20pd.to_numeric(df%5B%22lon%22%5D%2C%20errors%3D%22coerce%22)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20df%20%3D%20df.dropna(subset%3D%5B%22lat%22%2C%20%22lon%22%5D)%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20m%20%3D%20folium.Map(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20location%3D%5Bdf%5B%22lat%22%5D.mean()%2C%20df%5B%22lon%22%5D.mean()%5D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20zoom_start%3D6%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20tiles%3D%22CartoDB%20positron%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20control_scale%3DTrue%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20marker_cluster%20%3D%20MarkerCluster().add_to(m)%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20for%20_%2C%20row%20in%20df.iterrows()%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20popup%20%3D%20f%22%3Cb%3E%7Brow%5B'name'%5D%7D%3C%2Fb%3E%3Cbr%3EID%3A%20%7Brow%5B'business_id'%5D%7D%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20folium.Marker(location%3D%5Brow%5B%22lat%22%5D%2C%20row%5B%22lon%22%5D%5D%2C%20popup%3Dpopup).add_to(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20marker_cluster%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20return%20m%0A%0A%20%20%20%20plot_clustered_company_locations(company_info_df)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22The%20highest%20concentration%20of%20startups%20is%20found%20at%20%5BMaria%2001%5D(https%3A%2F%2Fmaria.io%2F)%2C%20the%20leading%20startup%20incubator%20in%20the%20Nordics%2C%20with%20over%2040%20startups%20represented%20in%20our%20sample.%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%23%23%20Startup%20Categories%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(company_info_df%2C%20pd%2C%20px)%3A%0A%20%20%20%20def%20plot_main_business_categories(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20df%3A%20pd.DataFrame%2C%20column%3A%20str%20%3D%20%22main_line_of_business%22%2C%20top_n%3A%20int%20%3D%20None%0A%20%20%20%20)%20-%3E%20None%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20Args%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20df%20(pd.DataFrame)%3A%20The%20input%20DataFrame.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20column%20(str)%3A%20The%20column%20to%20group%20and%20plot.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20top_n%20(int%2C%20optional)%3A%20If%20set%2C%20only%20the%20top%20N%20categories%20are%20shown.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20category_counts%20%3D%20(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20df%5Bcolumn%5D.dropna().value_counts(normalize%3DTrue).mul(100).reset_index()%0A%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20category_counts.columns%20%3D%20%5Bcolumn%2C%20%22percentage%22%5D%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20if%20top_n%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20category_counts%20%3D%20category_counts.head(top_n)%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20fig%20%3D%20px.bar(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20category_counts%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20x%3D%22percentage%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20y%3Dcolumn%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20orientation%3D%22h%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20title%3Df%22Startup%20Distribution%20by%20%7Bcolumn.replace('_'%2C%20'%20').title()%7D%20(%25)%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20labels%3D%7B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22percentage%22%3A%20%22Percentage%20of%20Companies%20(%25)%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20column%3A%20%22Business%20Category%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%7D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20height%3D600%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20fig.update_layout(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20yaxis%3D%7B%22categoryorder%22%3A%20%22total%20ascending%22%7D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20margin%3Ddict(l%3D150%2C%20r%3D50%2C%20t%3D80%2C%20b%3D50)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20return%20fig%0A%0A%20%20%20%20plot_main_business_categories(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20df%3Dcompany_info_df%2C%20column%3D%22main_line_of_business_category%22%2C%20top_n%3D15%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20return%20(plot_main_business_categories%2C)%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20r%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%23%23%23%20Key%20Takeaways%3A%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20-%20**IT%20Consulting%20and%20IT%20Services**%20dominate%20the%20startup%20landscape%2C%20representing%20**over%2056%25**%20of%20all%20companies%20in%20the%20dataset.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20-%20**Product%20Development%2C%20Research%2C%20and%20Design%20Services**%20is%20the%20second-largest%20category%20but%20accounts%20for%20**less%20than%205%25**%2C%20showing%20a%20sharp%20drop%20after%20IT.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20-%20The%20distribution%20reveals%20a%20**strong%20concentration%20in%20IT%20and%20digital%20services**%2C%20mirroring%20the%20current%20trends%20in%20the%20global%20startup%20ecosystem.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(company_info_df%2C%20plot_main_business_categories)%3A%0A%20%20%20%20plot_main_business_categories(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20df%3Dcompany_info_df%2C%20column%3D%22main_line_of_business%22%2C%20top_n%3D15%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20r%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%23%23%23%20Key%20Takeaways%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20-%20**Software%20Design%20and%20Development**%20is%20the%20dominant%20category%2C%20accounting%20for%20**over%2046%25**%20of%20all%20startups%20in%20the%20dataset.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20-%20**Computer%20Hardware%20and%20Software%20Consulting**%20and%20**Engineering%20Research%20and%20Development**%20follow%2C%20but%20each%20represents%20only%20a%20**small%20share%20(~3%25)**.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20-%20The%20data%20shows%20a%20**clear%20skew%20toward%20software-centric%20startups**.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(company_info_df%2C%20financial_df%2C%20pd%2C%20px)%3A%0A%20%20%20%20def%20plot_business_categories_by_employees(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20financial_df%3A%20pd.DataFrame%2C%20company_info_df%3A%20pd.DataFrame%2C%20top_n%3A%20int%20%3D%20None%0A%20%20%20%20)%20-%3E%20None%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20Args%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20financial_df%20(pd.DataFrame)%3A%20Financial%20data%20containing%20business_id%20and%20num_employees.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20company_info_df%20(pd.DataFrame)%3A%20Company%20info%20containing%20business_id%20and%20main_line_of_business.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20top_n%20(int%2C%20optional)%3A%20If%20set%2C%20only%20the%20top%20N%20categories%20are%20shown.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20merged_df%20%3D%20pd.merge(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20financial_df%5B%5B%22business_id%22%2C%20%22num_employees%22%5D%5D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20company_info_df%5B%5B%22business_id%22%2C%20%22main_line_of_business_category%22%5D%5D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20on%3D%22business_id%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20how%3D%22inner%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20merged_df%20%3D%20merged_df.dropna(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20subset%3D%5B%22num_employees%22%2C%20%22main_line_of_business_category%22%5D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20category_employees%20%3D%20(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20merged_df.groupby(%22main_line_of_business_category%22)%5B%22num_employees%22%5D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20.sum()%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20.reset_index()%0A%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20category_employees%20%3D%20category_employees.sort_values(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22num_employees%22%2C%20ascending%3DFalse%0A%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20if%20top_n%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20category_employees%20%3D%20category_employees.head(top_n)%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20fig%20%3D%20px.bar(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20category_employees%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20x%3D%22num_employees%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20y%3D%22main_line_of_business_category%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20orientation%3D%22h%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20title%3D%22Total%20Employees%20by%20Business%20Category%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20labels%3D%7B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22num_employees%22%3A%20%22Number%20of%20Employees%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22main_line_of_business_category%22%3A%20%22Business%20Category%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%7D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20fig.update_layout(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20yaxis%3D%7B%22categoryorder%22%3A%20%22total%20ascending%22%7D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20margin%3Ddict(l%3D150%2C%20r%3D50%2C%20t%3D80%2C%20b%3D50)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20return%20fig%0A%0A%20%20%20%20plot_business_categories_by_employees(financial_df%2C%20company_info_df%2C%2015)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20r%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%23%23%23%20Key%20Takeaways%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20-%20**IT%20Consulting%20and%20IT%20Services**%20employ%20by%20far%20the%20most%20people%2C%20with%20**over%2012%2C000%20employees**%2C%20reflecting%20both%20high%20concentration%20and%20operational%20scale%20in%20the%20sector.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20-%20**Mobile%20Phones%20and%20Accessories**%20is%20the%20second-largest%20employer%2C%20though%20significantly%20smaller%2C%20with%20under%20**2%2C000%20employees**.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20-%20Some%20unexpected%20categories%20like%20**Cleaning%20Services**%20and%20**Sand%2C%20Gravel%2C%20Stone%2C%20and%20Other%20Aggregates**%20also%20appear%2C%20highlighting%20on-the-ground%20operational%20needs%20and%20scaling%20specificity%20in%20these%20secotrs.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20-%20Overall%2C%20the%20chart%20underscores%20the%20**dominance%20of%20IT-related%20employment**%2C%20while%20most%20other%20sectors%20show%20a%20more%20limited%20workforce%20footprint.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22%23%23%20Financials%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(financial_df%2C%20pd%2C%20px)%3A%0A%20%20%20%20def%20plot_financial_data_years(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20df%3A%20pd.DataFrame%2C%20column%3A%20str%20%3D%20%22year%22%2C%20top_n%3A%20int%20%3D%20None%0A%20%20%20%20)%20-%3E%20None%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20Args%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20df%20(pd.DataFrame)%3A%20The%20input%20DataFrame.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20column%20(str)%3A%20The%20column%20to%20group%20and%20plot.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20top_n%20(int%2C%20optional)%3A%20If%20set%2C%20only%20the%20top%20N%20categories%20are%20shown.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20year_counts%20%3D%20df%5Bcolumn%5D.dropna().value_counts().reset_index()%0A%20%20%20%20%20%20%20%20year_counts.columns%20%3D%20%5Bcolumn%2C%20%22count%22%5D%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20if%20top_n%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20year_counts%20%3D%20year_counts.head(top_n)%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20fig%20%3D%20px.bar(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20year_counts%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20x%3Dcolumn%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20y%3D%22count%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20orientation%3D%22v%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20title%3Df%22Number%20of%20Available%20Financial%20Records%20by%20%7Bcolumn.title()%7D%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20labels%3D%7B%22count%22%3A%20%22Number%20of%20Records%22%2C%20column%3A%20%22Year%22%7D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20fig.update_layout(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20yaxis%3D%7B%22categoryorder%22%3A%20%22total%20ascending%22%7D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20margin%3Ddict(l%3D150%2C%20r%3D50%2C%20t%3D80%2C%20b%3D50)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20return%20fig%0A%0A%20%20%20%20plot_financial_data_years(financial_df)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(r%22%22%22Since%20public%20financial%20records%20become%20available%20only%20after%20the%20financial%20year%20has%20concluded%2C%20our%20dataset%20exhibits%20a%20noticeable%20lag.%20As%20a%20result%2C%20it%20captures%20the%20period%20between%20**2019%20and%202023**%20most%20reliably%2C%20while%20data%20for%20earlier%20years%20is%20sparse%20and%20**2024%20remains%20incomplete**.%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(company_info_df%2C%20financial_df%2C%20pd%2C%20px)%3A%0A%20%20%20%20def%20plot_turnover_vs_profit_by_year(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20df%3A%20pd.DataFrame%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20company_info_df%3A%20pd.DataFrame%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20x_col%3A%20str%20%3D%20%22num_employees%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20y_col%3A%20str%20%3D%20%22turnover%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20year_col%3A%20str%20%3D%20%22year%22%2C%0A%20%20%20%20)%20-%3E%20None%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20merged_df%20%3D%20df.merge(company_info_df%2C%20on%3D%22business_id%22%2C%20how%3D%22left%22)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20merged_df%5Byear_col%5D%20%3D%20merged_df%5Byear_col%5D.astype(int)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20all_years%20%3D%20sorted(merged_df%5Byear_col%5D.unique())%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20fig%20%3D%20px.scatter(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20merged_df%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20x%3Dx_col%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20y%3Dy_col%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20animation_frame%3Dyear_col%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20hover_name%3D%22name%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20title%3D%22Turnover%20vs%20Operating%20Profit%20by%20Year%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20labels%3D%7Bx_col%3A%20%22Operating%20Profit%20(%E2%82%AC)%22%2C%20y_col%3A%20%22Turnover%20(%E2%82%AC)%22%7D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20category_orders%3D%7Byear_col%3A%20all_years%7D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20fig.update_traces(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20textposition%3D%22top%20center%22%2C%20textfont%3Ddict(size%3D10%2C%20color%3D%22black%22)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20fig.update_layout(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20yaxis_type%3D%22log%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20xaxis_type%3D%22log%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20margin%3Ddict(l%3D100%2C%20r%3D50%2C%20t%3D80%2C%20b%3D50)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20transition%3D%7B%22duration%22%3A%20100%2C%20%22easing%22%3A%20%22cubic-in-out%22%7D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20return%20fig%0A%0A%20%20%20%20plot_turnover_vs_profit_by_year(financial_df%2C%20company_info_df)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20r%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%23%23%23%20Key%20Takeaways%3A%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20-%20The%20scatter%20plot%20shows%20a%20**positive%20correlation**%20between%20turnover%20and%20operating%20profit%20across%20all%20years%2C%20particularly%20for%20companies%20with%20higher%20revenues.%20%20%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20*(Note%3A%20The%20log%20scale%20excludes%20negative%20values%2C%20so%20loss-making%20companies%20are%20not%20visible%20in%20the%20chart.)*%0A%20%20%20%20%20%20%20%20-%20Most%20startups%20are%20clustered%20in%20the%20**low-profit%2C%20low-turnover**%20range%2C%20consistent%20with%20early-stage%20or%20small-scale%20operations.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20-%20A%20few%20outliers%20stand%20out%20with%20**both%20high%20profitability%20and%20turnover**%2C%20likely%20reflecting%20more%20established%20or%20fast-growing%20ventures.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20-%20The%20**logarithmic%20axes**%20emphasize%20the%20broad%20spectrum%20of%20financial%20performance%2C%20from%20micro-startups%20to%20scale-ups.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(merged_df%2C%20pd%2C%20px)%3A%0A%20%20%20%20def%20plot_turnover_distribution_by_city(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20input_df%3A%20pd.DataFrame%2C%20year%3A%20int%20%3D%202023%2C%20min_city_count%3A%20int%20%3D%2010%0A%20%20%20%20)%20-%3E%20None%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20input_df%20%3D%20input_df%5Binput_df%5B%22year%22%5D%20%3D%3D%20year%5D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20df%20%3D%20input_df%5B%5B%22city%22%2C%20%22turnover%22%5D%5D.dropna()%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20city_counts%20%3D%20df%5B%22city%22%5D.value_counts()%0A%20%20%20%20%20%20%20%20valid_cities%20%3D%20city_counts%5Bcity_counts%20%3E%3D%20min_city_count%5D.index%0A%20%20%20%20%20%20%20%20df%20%3D%20df%5Bdf%5B%22city%22%5D.isin(valid_cities)%5D%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20df%5B%22city%22%5D%20%3D%20pd.Categorical(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20df%5B%22city%22%5D%2C%20categories%3Dcity_counts.loc%5Bvalid_cities%5D.index%2C%20ordered%3DTrue%0A%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20fig%20%3D%20px.box(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20df%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20x%3D%22turnover%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20y%3D%22city%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20orientation%3D%22h%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20title%3Df%22Turnover%20Distribution%20by%20City%20(%7Byear%7D)%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20fig.update_layout(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20margin%3Ddict(l%3D120%2C%20r%3D20%2C%20t%3D50%2C%20b%3D50)%2C%20xaxis_type%3D%22log%22%2C%20showlegend%3DFalse%0A%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20return%20fig%0A%0A%20%20%20%20plot_turnover_distribution_by_city(input_df%3Dmerged_df%2C%20year%3D2023)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20r%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%23%23%23%20Key%20Takeaways%3A%20Turnover%20Distribution%20by%20City%20(2023)%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20-%20**The%20Helsinki%20Metropolitan%20Area**%20clearly%20dominates%20in%20terms%20of%20financial%20performance.%20With%20Helsinki%20and%20Espoo%20showing%20the%20widest%20turnover%20ranges%20and%20most%20high-value%20outliers%2C%20it%E2%80%99s%20evident%20that%20capital%2C%20scale%2C%20and%20investor%20attention%20continue%20to%20concentrate%20around%20the%20capital%20region.%20These%20cities%20act%20as%20financial%20anchors.%20HMA%20also%20shows%20the%20widest%20spread%20in%20turnover%20with%20numerous%20high-value%20outliers%2C%20including%20companies%20reaching%20above%20**100M%E2%82%AC**%2C%20indicating%20the%20presence%20of%20major%20players.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20-%20**Tampere**%2C%20**Turku**%2C%20and%20**Oulu**%20display%20relatively%20balanced%20distributions%2C%20though%20their%20upper%20turnover%20bounds%20are%20lower%20compared%20to%20the%20capital%20region.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20-%20**Jyv%C3%A4skyl%C3%A4**%20shows%20the%20narrowest%20distribution%20and%20the%20lowest%20median%2C%20with%20fewer%20high-performing%20companies.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20-%20The%20use%20of%20a%20**logarithmic%20scale**%20emphasizes%20the%20skewed%20nature%20of%20startup%20turnover%E2%80%94most%20are%20small%2C%20but%20a%20few%20drive%20a%20disproportionately%20large%20share%20of%20economic%20value.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(financial_df%2C%20pd%2C%20px)%3A%0A%20%20%20%20def%20plot_median_financials_over_time(financial_df%3A%20pd.DataFrame)%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20df%20%3D%20financial_df.copy()%0A%20%20%20%20%20%20%20%20df_grouped%20%3D%20(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20df.groupby(%22year%22)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20.agg(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%7B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22turnover%22%3A%20%22median%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22operating_profit%22%3A%20%22median%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22net_income%22%3A%20%22median%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%7D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20.reset_index()%0A%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20df_melted%20%3D%20df_grouped.melt(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20id_vars%3D%22year%22%2C%20var_name%3D%22metric%22%2C%20value_name%3D%22value%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20fig%20%3D%20px.line(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20df_melted%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20x%3D%22year%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20y%3D%22value%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20color%3D%22metric%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20markers%3DTrue%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20title%3D%22Median%20Financial%20Metrics%20Over%20Time%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20labels%3D%7B%22value%22%3A%20%22EUR%22%7D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20return%20fig%0A%0A%20%20%20%20plot_median_financials_over_time(financial_df)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20r%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%23%23%23%20Key%20Takeaways%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20-%20**Median%20turnover**%20saw%20a%20sharp%20rise%20starting%20in%20**2017**%2C%20peaking%20around%20**2021%E2%80%932023**%20at%20nearly%20**%E2%82%AC191K**%2C%20before%20dipping%20in%20**2024**%E2%80%94likely%20due%20to%20partial%20data%20availability.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20-%20Despite%20growing%20turnover%2C%20both%20**median%20operating%20profit**%20and%20**net%20income**%20have%20remained%20**consistently%20negative**%20since%20**2018**%2C%20suggesting%20ongoing%20profitability%20challenges%20among%20startups.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20-%20The%20**lowest%20profitability%20point**%20occurred%20in%20**2023**%2C%20with%20median%20net%20income%20dropping%20below%20**%E2%80%93%E2%82%AC60K**%2C%20highlighting%20increased%20burn%20or%20cost%20pressure.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20-%20The%20**uptick%20in%202024**%20across%20all%20metrics%20may%20signal%20a%20rebound%2C%20though%20it%20likely%20reflects%20**early%20filers%20or%20a%20biased%20subset**%20of%20the%20year%E2%80%99s%20data.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20-%20Overall%2C%20the%20trend%20illustrates%20a%20**scaling%20revenue%20base**%2C%20but%20persistent%20difficulty%20in%20achieving%20profitability%20for%20the%20median%20startup.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(financial_df%2C%20pd%2C%20px)%3A%0A%20%20%20%20def%20plot_median_ratios_over_time(financial_df%3A%20pd.DataFrame)%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20df%20%3D%20financial_df.copy()%0A%20%20%20%20%20%20%20%20df_grouped%20%3D%20(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20df.groupby(%22year%22)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20.agg(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%7B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22quick_ratio%22%3A%20%22median%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22current_ratio%22%3A%20%22median%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22solvency_ratio%22%3A%20%22median%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%7D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20.reset_index()%0A%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20df_melted%20%3D%20df_grouped.melt(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20id_vars%3D%22year%22%2C%20var_name%3D%22metric%22%2C%20value_name%3D%22value%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20fig%20%3D%20px.line(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20df_melted%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20x%3D%22year%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20y%3D%22value%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20color%3D%22metric%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20markers%3DTrue%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20title%3D%22Median%20Financial%20Ratios%20Over%20Time%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20labels%3D%7B%22value%22%3A%20%22Ratio%20Value%22%2C%20%22year%22%3A%20%22Year%22%2C%20%22metric%22%3A%20%22Metric%22%7D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20fig.update_layout(yaxis_title%3D%22Median%20Ratio%20Value%22)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20return%20fig%0A%0A%20%20%20%20plot_median_ratios_over_time(financial_df)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20r%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%23%23%23%20Key%20Takeaways%3A%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20-%20**Liquidity%20ratios**%20(quick%20and%20current)%20have%20generally%20remained%20above%20**1.0**%2C%20indicating%20that%20the%20median%20startup%20is%20able%20to%20cover%20short-term%20liabilities%20with%20current%20assets.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20-%20The%20peak%20in%20**2020**%2C%20with%20median%20ratios%20approaching%20**2.0**%2C%20reflects%20especially%20strong%20liquidity%E2%80%94likely%20due%20to%20**COVID-related%20uncertainty**%2C%20which%20may%20have%20driven%20companies%20to%20hoard%20cash.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20-%20The%20**solvency%20ratio**%20has%20remained%20consistently%20low%E2%80%94mostly%20**below%200.3**%E2%80%94highlighting%20that%20many%20startups%20are%20**equity-weak%20and%20debt-reliant**%2C%20a%20common%20trait%20in%20early-stage%20ventures.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20-%20The%20combination%20of%20**strong%20liquidity%20but%20weak%20solvency**%20suggests%20that%20while%20startups%20manage%20working%20capital%20effectively%2C%20they%20often%20lack%20long-term%20financial%20independence%E2%80%94**indicative%20of%20a%20strong%20reliance%20on%20venture%20capital**.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(merged_df%2C%20pd%2C%20px)%3A%0A%20%20%20%20def%20plot_turnover_per_employee_grouped(merged_df%3A%20pd.DataFrame)%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20df%20%3D%20merged_df%5B%5B%22year%22%2C%20%22turnover%22%2C%20%22num_employees%22%5D%5D.copy()%0A%20%20%20%20%20%20%20%20df%20%3D%20df.dropna(subset%3D%5B%22turnover%22%2C%20%22num_employees%22%5D)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20df%20%3D%20df%5Bdf%5B%22num_employees%22%5D%20%3E%200%5D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20df%5B%22turnover_per_employee%22%5D%20%3D%20df%5B%22turnover%22%5D%20%2F%20df%5B%22num_employees%22%5D%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20bins%20%3D%20%5B0%2C%205%2C%2010%2C%2020%2C%2050%2C%20100%2C%20500%2C%20float(%22inf%22)%5D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20labels%20%3D%20%5B%221%E2%80%935%22%2C%20%226%E2%80%9310%22%2C%20%2211%E2%80%9320%22%2C%20%2221%E2%80%9350%22%2C%20%2251%E2%80%93100%22%2C%20%22101%E2%80%93500%22%2C%20%22500%2B%22%5D%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20df%5B%22employee_group%22%5D%20%3D%20pd.cut(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20df%5B%22num_employees%22%5D%2C%20bins%3Dbins%2C%20labels%3Dlabels%2C%20right%3DTrue%0A%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20df%5B%22employee_group%22%5D%20%3D%20pd.Categorical(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20df%5B%22employee_group%22%5D%2C%20categories%3Dlabels%2C%20ordered%3DTrue%0A%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20fig%20%3D%20px.box(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20df%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20x%3D%22employee_group%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20y%3D%22turnover_per_employee%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20points%3D%22outliers%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20title%3D%22Turnover%20per%20Employee%20Distribution%20by%20Company%20Size%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20labels%3D%7B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22turnover_per_employee%22%3A%20%22%E2%82%AC%20%2F%20Employee%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22employee_group%22%3A%20%22Employee%20Group%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%7D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20category_orders%3D%7B%22employee_group%22%3A%20labels%7D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20fig.update_layout(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20xaxis_title%3D%22Employee%20Group%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20yaxis_title%3D%22Turnover%20per%20Employee%20(%E2%82%AC)%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20yaxis_type%3D%22log%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20return%20fig%0A%0A%20%20%20%20plot_turnover_per_employee_grouped(merged_df)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20r%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20Key%20Takeaways%3A%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20-%20**Turnover%20per%20employee%20increases**%20with%20company%20size%20up%20to%20the%20**101%E2%80%93500%20employee%20group**%2C%20which%20shows%20the%20**highest%20median%20productivity%20per%20employee**.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20-%20The%20**500%2B%20group**%20has%20a%20slightly%20lower%20median%20than%20101%E2%80%93500%2C%20indicating%20possible%20**efficiency%20plateauing**%20or%20increased%20structural%20overhead%20in%20the%20largest%20firms.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20-%20Small%20companies%20(**1%E2%80%9350%20employees**)%20display%20**high%20variance**%2C%20with%20some%20startups%20achieving%20extremely%20high%20productivity%20and%20others%20generating%20very%20little%20revenue%20per%20employee.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20-%20The%20**21%E2%80%9350**%20and%20**51%E2%80%93100**%20ranges%20show%20consistent%20improvement%20in%20median%20turnover%20per%20employee%2C%20suggesting%20that%20growing%20companies%20often%20gain%20efficiency%20as%20they%20scale.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20-%20The%20**log%20scale**%20reveals%20the%20full%20spread%2C%20from%20micro%20firms%20with%20single-digit%20revenue%20per%20head%20to%20outliers%20exceeding%20**%E2%82%AC10M%20per%20employee**%2C%20likely%20driven%20by%20IP-heavy%20or%20SaaS%20models.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(merged_df%2C%20px)%3A%0A%20%20%20%20def%20plot_turnover_vs_profit(merged_df%2C%20year)%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20df%20%3D%20merged_df%5Bmerged_df%5B%22year%22%5D%20%3D%3D%20year%5D.copy()%0A%20%20%20%20%20%20%20%20df%20%3D%20df%5B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20(df%5B%22turnover%22%5D.notna())%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%26%20(df%5B%22operating_profit%22%5D.notna())%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%26%20(df%5B%22num_employees%22%5D.notna())%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%26%20(df%5B%22main_line_of_business_category%22%5D.notna())%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%5D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20df%20%3D%20df%5Bdf%5B%22turnover%22%5D%20%3E%200%5D%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20fig%20%3D%20px.scatter(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20df%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20x%3D%22turnover%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20y%3D%22operating_profit%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20size%3D%22num_employees%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20color%3D%22main_line_of_business_category%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20hover_name%3D%22name%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20log_x%3DTrue%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20log_y%3DTrue%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20title%3Df%22Turnover%20vs%20Operating%20Profit%20by%20Sector%20(%7Byear%7D)%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20labels%3D%7B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22turnover%22%3A%20%22Turnover%20(%E2%82%AC)%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22operating_profit%22%3A%20%22Operating%20Profit%20(%E2%82%AC)%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22main_line_of_business_category%22%3A%20%22Business%20Category%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22num_employees%22%3A%20%22Employees%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%7D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20height%3D700%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20fig.update_layout(legend_title_text%3D%22Sector%22%2C%20margin%3Ddict(l%3D0%2C%20r%3D0%2C%20t%3D50%2C%20b%3D0))%0A%20%20%20%20%20%20%20%20return%20fig%0A%0A%20%20%20%20plot_turnover_vs_profit(merged_df%2C%20year%3D2023)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20r%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%23%23%23%20Key%20Takeaways%3A%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20-%20There%20is%20a%20**strong%20overall%20positive%20correlation**%20between%20turnover%20and%20operating%20profit%20across%20sectors%2C%20particularly%20evident%20among%20companies%20with%20higher%20revenues.%20*(Note%3A%20The%20log%20scale%20excludes%20negative%20values%2C%20so%20loss-making%20companies%20are%20not%20visible%20in%20the%20chart.)*%0A%20%20%20%20%20%20%20%20-%20Sectors%20such%20as%20**IT%20Consulting%20%26%20Services**%2C%20**Product%20Development**%2C%20and%20**Finance**%20host%20some%20of%20the%20**largest%20and%20most%20profitable%20companies**%2C%20with%20multiple%20firms%20exceeding%20**%E2%82%AC1M%20in%20operating%20profit**.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20-%20**Applications%20and%20Software**%20companies%20are%20clustered%20in%20the%20**mid-turnover%20range**%2C%20but%20many%20show%20**healthy%20margins**%2C%20with%20several%20above%20the%20**%E2%82%AC100k%20profit%20line**.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20-%20**Bubble%20sizes**%20represent%20**employee%20counts**%2C%20suggesting%20that%20higher%20turnover%20and%20profit%20are%20often%E2%80%94but%20not%20always%E2%80%94associated%20with%20larger%20teams.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20-%20The%20**logarithmic%20scale**%20reveals%20the%20vast%20spread%20in%20financial%20performance%2C%20from%20startups%20generating%20under%20**%E2%82%AC10k%20in%20turnover**%20to%20established%20firms%20nearing%20**%E2%82%AC1B**.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(merged_df%2C%20pd)%3A%0A%20%20%20%20def%20filter_top_companies_by_turnover_and_profit(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20input_df%3A%20pd.DataFrame%2C%20year%3A%20int%0A%20%20%20%20)%20-%3E%20pd.DataFrame%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20df%20%3D%20input_df.copy()%0A%20%20%20%20%20%20%20%20df%20%3D%20df%5Bdf%5B%22year%22%5D%20%3D%3D%20year%5D%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20turnover_threshold%20%3D%20df%5B%22turnover%22%5D.quantile(0.8)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20profit_threshold%20%3D%20df%5B%22operating_profit%22%5D.quantile(0.8)%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20top_df%20%3D%20df%5B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20(df%5B%22turnover%22%5D%20%3E%3D%20turnover_threshold)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%26%20(df%5B%22operating_profit%22%5D%20%3E%3D%20profit_threshold)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%5D%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20return%20top_df%0A%0A%20%20%20%20top_df%20%3D%20filter_top_companies_by_turnover_and_profit(input_df%3Dmerged_df%2C%20year%3D2023)%0A%20%20%20%20return%20(top_df%2C)%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(pd%2C%20px%2C%20top_df)%3A%0A%20%20%20%20def%20plot_turnover_vs_profit_scatter(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20top_df%3A%20pd.DataFrame%2C%20label_top_n%3A%20int%20%3D%2020%0A%20%20%20%20)%20-%3E%20None%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20df%20%3D%20top_df.copy()%0A%20%20%20%20%20%20%20%20df%5B%22show_label%22%5D%20%3D%20False%0A%20%20%20%20%20%20%20%20top_labeled%20%3D%20df.nlargest(label_top_n%2C%20%22turnover%22)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20df.loc%5Btop_labeled.index%2C%20%22show_label%22%5D%20%3D%20True%0A%20%20%20%20%20%20%20%20df%5B%22label%22%5D%20%3D%20df%5B%22name%22%5D.where(df%5B%22show_label%22%5D)%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20fig%20%3D%20px.scatter(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20df%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20x%3D%22turnover%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20y%3D%22operating_profit%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20text%3D%22label%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20title%3D%22Top%20Companies%3A%20Turnover%20vs%20Operating%20Profit%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20labels%3D%7B%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22turnover%22%3A%20%22Turnover%20(%E2%82%AC)%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%22operating_profit%22%3A%20%22Operating%20Profit%20(%E2%82%AC)%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%7D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20fig.update_traces(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20textposition%3D%22top%20center%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20textfont%3Ddict(size%3D12%2C%20color%3D%22black%22%2C%20family%3D%22Arial%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20marker%3Ddict(size%3D10)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20opacity%3D0.8%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20fig.update_layout(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20margin%3Ddict(l%3D60%2C%20r%3D60%2C%20t%3D60%2C%20b%3D60)%2C%20xaxis_type%3D%22log%22%2C%20yaxis_type%3D%22log%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20return%20fig%0A%0A%20%20%20%20plot_turnover_vs_profit_scatter(top_df)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20r%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%23%23%23%20Key%20Takeaways%3A%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20-%20This%20chart%20highlights%20the%20**top-performing%20startups**%20(above%20the%2080th%20percentile)%20in%20terms%20of%20**turnover%20and%20operating%20profit**%2C%20giving%20insight%20into%20Finland%E2%80%99s%20most%20successful%20scale-ups.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20-%20**HMD%20Global%20Oy**%20stands%20out%20dramatically%20with%20**%E2%82%AC500M%2B%20turnover**%20and%20multi-million%20euro%20profits%E2%80%94an%20outlier%20in%20both%20scale%20and%20profitability.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20-%20**Redhill%20Games%20Oy**%20and%20**Sensofusion%20Oy**%20demonstrate%20exceptionally%20high%20profitability%20relative%20to%20turnover%2C%20indicating%20**high-margin%20business%20models**.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20-%20Companies%20like%20**ResQ%20Club%20Oy**%20and%20**Gobybike%20Finland%20Oy**%20show%20a%20**strong%20balance%20between%20revenue%20and%20profitability**%2C%20reflecting%20Finnish%20consumers'%20increasing%20**preference%20for%20sustainable%20and%20responsible%20services**%E2%80%94from%20food%20waste%20reduction%20to%20eco-friendly%20commuting.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20-%20**Kamrock%20Oy**%2C%20while%20having%20high%20turnover%2C%20shows%20**low%20operating%20profit**%2C%20hinting%20at%20thin%20margins%20or%20high%20fixed%20costs.%20Which%20makes%20sense%20for%20an%20industrial%20company%20specialising%20in%20aggregates%20crushing%20and%20processing.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20-%20Several%20high-turnover%20companies%20such%20as%20**Sortter%20Oy**%20and%20**Treamer%20Oy**%20fall%20lower%20on%20the%20profit%20scale%2C%20underlining%20the%20importance%20of%20not%20just%20growth%20but%20also%20**operational%20efficiency**.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20-%20This%20filtered%20view%20reveals%20a%20**clear%20cluster%20of%20high-performing%2C%20many%20already%20operating%20in%20the%20**%E2%82%AC5%E2%80%9350M%20turnover%20range**%20with%20healthy%20profits.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(pd%2C%20px%2C%20top_df)%3A%0A%20%20%20%20def%20plot_turnover_and_profit_bars(top_df%3A%20pd.DataFrame%2C%20top_n)%20-%3E%20None%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20df%20%3D%20top_df%5B%5B%22name%22%2C%20%22turnover%22%2C%20%22operating_profit%22%5D%5D.copy()%0A%20%20%20%20%20%20%20%20df%20%3D%20df.sort_values(%22turnover%22%2C%20ascending%3DFalse).head(top_n)%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20melted%20%3D%20df.melt(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20id_vars%3D%22name%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20value_vars%3D%5B%22turnover%22%2C%20%22operating_profit%22%5D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20var_name%3D%22metric%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20value_name%3D%22amount%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20fig%20%3D%20px.bar(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20melted%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20x%3D%22amount%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20y%3D%22name%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20color%3D%22metric%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20barmode%3D%22group%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20orientation%3D%22h%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20title%3D%22Turnover%20and%20Operating%20Profit%20per%20Company%22%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20labels%3D%7B%22amount%22%3A%20%22%E2%82%AC%20Amount%22%2C%20%22name%22%3A%20%22Company%22%2C%20%22metric%22%3A%20%22Metric%22%7D%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20)%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20fig.update_layout(margin%3Ddict(l%3D150%2C%20r%3D50%2C%20t%3D60%2C%20b%3D40)%2C%20xaxis_type%3D%22log%22)%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20return%20fig%0A%0A%20%20%20%20plot_turnover_and_profit_bars(top_df%2C%20top_n%3D25)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(mo)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20r%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%23%23%23%20Key%20Takeaways%3A%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20-%20**HMD%20Global%20Oy**%20dominates%20the%20chart%20with%20a%20**massive%20lead%20in%20turnover**%20and%20one%20of%20the%20**highest%20profit%20figures**%2C%20standing%20far%20apart%20from%20the%20rest%20of%20the%20sample.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20-%20Most%20top%20companies%20exhibit%20**healthy%20profitability%20relative%20to%20their%20turnover**%2C%20with%20**Sensofusion%20Oy**%2C%20**Redhill%20Games%20Oy**%2C%20and%20**Youpret%20Oy**%20showing%20particularly%20strong%20**profit%20margins**.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20-%20Companies%20like%20**Vertaa%20Ensin%20Suomi%20Oy**%2C%20**Sortter%20Oy**%2C%20and%20**Kamrock%20Oy**%20show%20relatively%20**low%20profitability**%20despite%20sizable%20turnover%2C%20indicating%20**thin%20margins**%20or%20**heavy%20cost%20structures**.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20-%20**ResQ%20Club%20Oy**%2C%20**Gobybike%20Finland%20Oy**%2C%20and%20**Smartum%20Oy**%20present%20a%20**strong%20balance%20between%20revenue%20and%20operating%20profit**%2C%20reflecting%20both%20**sustainability-driven%20consumer%20demand**%20and%20the%20**employee%20benefit%20culture**%20prevalent%20in%20Finland.%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22%0A%20%20%20%20)%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