Car Sales Data Analysis & Visualization using Python

وصف المشروع:

هذا المشروع يهدف إلى تحليل بيانات مبيعات السيارات لاستخراج رؤى مهمة تساعد في تحسين الأداء التجاري واتخاذ قرارات مبنية على البيانات. تم استخدام Pandas، Matplotlib، وSeaborn لإنشاء تصورات بصرية تسلط الضوء على أداء المبيعات، الفئات الأكثر تحقيقًا للأرباح، الأسواق القوية، وأنماط الطلب عبر الزمن.

المهام التي قمت بها في المشروع:

تنظيف ومعالجة البيانات باستخدام Pandas لضمان دقة التحليل.

تحليل المبيعات حسب الدول باستخدام Bar Chart لتحديد الأسواق الرائدة.

تحليل أداء فئات المنتجات لتحديد الفئات الأكثر مبيعًا مثل Classic Cars & Vintage Cars.

تحليل حالة الطلبات (شحن، إلغاء، تأخير) لتقييم كفاءة العمليات اللوجستية.

تحليل المبيعات عبر الزمن باستخدام Line Chart لتحديد الأنماط الموسمية والتغيرات الشهرية.

تحديد العملاء الأكثر إنفاقًا وتقديم توصيات لتحسين استراتيجيات التسويق والعلاقات معهم.

الأدوات والتقنيات المستخدمة:

Python (Pandas, NumPy)

Matplotlib & Seaborn

Jupyter Notebook

Data Visualization & Business Insights

أبرز النتائج والتوصيات:

الولايات المتحدة وإسبانيا هما السوقان الأكثر تحقيقًا للمبيعات، مما يتطلب التركيز عليهما.

Classic Cars تحقق أعلى الأرباح، ويُنصح بزيادة الترويج لها.

نسبة الإلغاءات منخفضة ولكن يمكن تحسين تجربة العملاء لتقليلها أكثر.

يمكن تعزيز المبيعات خلال الفترات الضعيفة عبر حملات تسويقية موسمية.

هذا المشروع يعكس قدراتي في تحليل البيانات وتقديم رؤى تجارية قابلة للتنفيذ. يمكن استخدامه في مجالات مثل ذكاء الأعمال (BI) واتخاذ القرارات الاستراتيجية بناءً على البيانات.