Superstore Sales Analysis

مشروع تحليل بيانات مبيعات شامل (End-to-End) يهدف إلى استخراج رؤى تجارية قابلة للتنفيذ من مجموعة بيانات ضخمة لمتجر "Superstore". قمت خلال هذا المشروع بمعالجة دورة حياة البيانات بالكامل:

معالجة وتنظيف البيانات (Cleaning & Preprocessing): باستخدام مكتبات Python (Pandas/Numpy) للتعامل مع البيانات المفقودة والمكررة وضمان دقة النتائج.

التحليل الاستكشافي (EDA): تحليل اتجاهات البيع عبر المناطق الجغرافية، الفئات المختلفة، والمدد الزمنية لاكتشاف أنماط النمو والموسمية.

حساب المؤشرات الرئيسية (KPIs): استخراج أرقام دقيقة لإجمالي الإيرادات (أكثر من 2.2 مليون دولار)، وحجم الطلبات، ومتوسط قيمة الطلب.

لوحة بيانات تفاعلية (Power BI): تصميم Dashboard احترافي يتيح للمسؤولين متابعة الأداء الإقليمي، ربحية المنتجات، وطرق الشحن بضغطة زر.

الأدوات المستخدمة: Python (Seaborn, Matplotlib), Jupyter Notebook, Power BI