تحليل بيانات مبيعات السوبر ماركت

وصف المشروع:

يهدف هذا المشروع إلى إجراء تحليل شامل على بيانات مبيعات السوبر ماركت باستخدام ملف supermarket_sales.csv الذي يحتوي على معلومات حول مبيعات المنتجات في مختلف الفروع. يتضمن المشروع استكشاف البيانات لفهم العوامل المؤثرة على حجم المبيعات، وتحليل سلوكيات الشراء للعملاء بناءً على فئات المنتجات، وطرق الدفع، والوقت، بالإضافة إلى تحسين استراتيجيات المبيعات بناءً على هذه التحليلات.

أهداف المشروع:

تنظيف البيانات – معالجة القيم المفقودة والتأكد من صحة البيانات.

تحليل المبيعات – دراسة الإيرادات والأرباح لكل فرع وفئة منتجات.

تحليل سلوك العملاء – فهم تأثير العوامل مثل طريقة الدفع، نوع المنتج، والوقت على المبيعات.

تصورات البيانات – إنشاء رسوم بيانية لفهم الاتجاهات والعلاقات بين المتغيرات المختلفة.

التنبؤ بالمبيعات – استخدام تقنيات تعلم الآلة لتوقع المبيعات المستقبلية.

معالجة القيم المفقودة، القيم المتطرفة، والبيانات غير المتسقة.

التأكد من أن البيانات تتبع تنسيقات مناسبة لتسهيل التحليل.

تحليل المبيعات:

حساب الإيرادات الكلية للمبيعات وتوزيعها حسب الفروع.

تحليل المبيعات وفقًا لفئات المنتجات المختلفة (مثل الأطعمة، المشروبات، المنظفات، وغيرها).

تحليل الأداء الزمني للمبيعات (مثل مقارنة المبيعات حسب الأيام، الأشهر، والفصول).

تحليل سلوك العملاء:

دراسة تأثير خصائص العملاء مثل العمر، الجنس، وطريقة الدفع على قرارات الشراء.

تحليل علاقة حجم المبيعات بين فئات المنتجات المختلفة.

تحديد الأنماط الشرائية مثل فترات الذروة والأوقات التي يكون فيها الطلب على المنتجات أعلى.

تصور البيانات:

بناء رسوم بيانية متعددة مثل الرسوم البيانية الشريطية، الدائرية، والمخططات الزمنية لفهم الاتجاهات.

عرض بيانات مفصلة باستخدام الجداول المحورية لاستخلاص رؤى دقيقة من البيانات.

التنبؤ بالمبيعات:

بناء نموذج تعلم آلي (مثل الانحدار الخطي أو الأشجار العشوائية) للتنبؤ بحجم المبيعات في المستقبل استنادًا إلى البيانات الحالية.

تطبيق تقنيات التعلم الآلي على البيانات مثل التقسيم الزمني والخصائص الديموغرافية للعملاء.

التوصيات الاستراتيجية:

تقديم توصيات لإدارة السوبر ماركت حول كيفية تحسين استراتيجيات المبيعات من خلال تحليلات العملاء.

اقتراح أساليب لتحديد العروض والخصومات التي قد تحفز العملاء على الشراء بشكل أكبر.

المتغيرات الرئيسية في البيانات:

المبيعات: المبلغ الكلي للمبيعات.

العمر والجنس: خصائص العملاء.

فئة المنتج: أنواع المنتجات التي يتم بيعها.

طريقة الدفع: مثل الدفع نقدًا أو عبر البطاقات الائتمانية.

الفروع: الفروع المختلفة للسوبر ماركت.

الوقت: تاريخ ووقت المعاملة.

الأدوات والتقنيات المستخدمة:

Python: للتحليل والبرمجة.

Pandas: لمعالجة البيانات وتحليلها.

NumPy: للعمل مع المصفوفات الحسابية.

Matplotlib و Seaborn: لإنشاء الرسوم البيانية.

Scikit-learn: لبناء نماذج تعلم الآلة.

Jupyter Notebook: لكتابة وتحليل الأكواد بشكل تفاعلي.

SQL: إذا كانت البيانات مخزنة في قاعدة بيانات وتم الحاجة للاستعلام عنها.

المخرجات المتوقعة:

تقرير مفصل يتضمن تحليلًا شاملاً للبيانات.

رسوم بيانية توضح الاتجاهات والأنماط في البيانات.

نموذج تعلم آلي للتنبؤ بالمبيعات المستقبلية.

مجموعة من التوصيات حول كيفية تحسين أداء المبيعات بناءً على التحليلات.