تحليل مبيعات Olist – من تنظيف البيانات إلى إنشاء Dashboard تفاعلي
في هذا المشروع، قمنا بتحليل بيانات مبيعات Olist، وهي منصة تجارة إلكترونية برازيلية، لاستخراج رؤى تفصيلية حول أداء المبيعات، تجربة العملاء، واتجاهات السوق. شمل المشروع مراحل تنظيف البيانات ودمجها باستخدام Python، تحديد مؤشرات الأداء الرئيسية (KPIs)، تصميم لوحة معلومات (Dashboard) تفاعلية مقسمة إلى صفحات، وإنشاء تصورات بصرية متقدمة باستخدام Power BI لمساعدة أصحاب القرار في تحسين استراتيجياتهم.
---
مراحل تنفيذ المشروع:
1️⃣ تنظيف البيانات ودمجها (Cleaning & Merging) باستخدام Python
- زالة القيم المفقودة والتعامل مع البيانات غير المكتملة.
- تنسيق البيانات (تحويل التواريخ، توحيد أسماء الفئات، تنظيف النصوص).
- دمج الجداول المختلفة (المبيعات، المنتجات، العملاء، طرق الدفع، التقييمات، الشحن، إلخ) باستخدام Pandas للحصول على مجموعة بيانات متكاملة.
- تحسين الأداء من خلال تصفية البيانات غير الضرورية وضغط الملفات الكبيرة.
---
2️⃣ تحديد مؤشرات الأداء الرئيسية (KPIs):
إجمالي المبيعات وإجمالي عدد الطلبات
متوسط قيمة الطلب لكل عميل
معدل إلغاء الطلبات وتأخير الشحنات
المنتجات الأكثر مبيعًا حسب الفئات
أداء البائعين بناءً على عدد الطلبات والتقييمات
تحليل طرق الدفع المستخدمة من قبل العملاء
نسبة الطلبات المكتملة في الوقت المحدد مقابل المتأخرة
---
3️⃣ إنشاء لوحة معلومات تفاعلية (Dashboard) باستخدام Power BI
تم تقسيم الـ Dashboard إلى صفحات منظمة لتسهيل التحليل:
1. الصفحة الرئيسية (Home Page)
لمحة عامة عن المشروع ولوحة تحكم رئيسية مع روابط مباشرة لكل قسم من الأقسام التحليلية.
2. نظرة عامة (Overview Page)
تعرض إجمالي المبيعات، إجمالي عدد الطلبات، عدد العملاء، ونمو الإيرادات بمرور الوقت.
3. تحليل الطلبات (Order Breakdown)
تحليل مفصل للطلبات حسب **المنتجات، الفئات، المناطق الجغرافية، وطرق الدفع.
تصورات بصرية لمتوسط قيمة الطلب، مقارنة بين العملاء الجدد والدائمين، واتجاهات المبيعات الشهرية.
4. تحليل التوصيل (Delivery Insights)
دراسة أوقات التوصيل ومدى التزام المتجر بالمواعيد المحددة.
تحليل الطلبات المتأخرة وأسباب التأخير بناءً على المناطق ونوع الشحن.
5. تحليل الربحية (Profitability Analysis)
تحليل الإيرادات وهامش الربح لكل منتج وفئة.
مقارنة بين أكثر المنتجات تحقيقًا للأرباح وأقلها أداءً.
---
4️⃣ إنشاء تصورات بصرية متقدمة (Data Visualization)
تصميم مخططات ديناميكية (Line Charts, Bar Charts, Pie Charts, Heatmaps) لعرض البيانات بشكل واضح.
استخدام Slicers & Filters لتمكين المستخدمين من تخصيص التحليل بناءً على الفئات المختلفة.
تصميم تقارير تفاعلية تتيح استكشاف البيانات بطريقة مرنة وسريعة.
---
التقنيات المستخدمة:
Python (Pandas, NumPy) لتنظيف البيانات ودمجها
Power BI لإنشاء لوحة معلومات تفاعلية وتحليل البيانات
---
النتائج المستخلصة:
توفير رؤية واضحة لاتجاهات المبيعات وسلوك العملاء مما يساعد الشركات على اتخاذ قرارات مدروسة.
تحسين إدارة المخزون عبر تحليل المنتجات الأكثر مبيعًا والفئات الأقل رواجًا.
تحسين تجربة العملاء من خلال تحليل أداء البائعين وسرعة التوصيل.
تحسين إستراتيجيات التسويق والتسعير عبر فهم سلوكيات الشراء والمنتجات الأكثر تحقيقًا للأرباح.
هل لديك بيانات تحتاج إلى تحليل شامل؟ يمكنني مساعدتك في بناء Dashboard احترافي يوفر لك رؤية واضحة لاتخاذ قرارات أفضل!
---
هذا الوصف مناسب لموقع مستقل لأنه يعرض المراحل التقنية، الأدوات المستخدمة، وهيكلة الـ Dashboardبشكل واضح. يمكنك تعديله أو تخصيصه إذا احتجت إلى إضافة تفاصيل أخرى!
| اسم المستقل | Hassan A. |
| عدد الإعجابات | 1 |
| عدد المشاهدات | 9 |
| تاريخ الإضافة | |
| تاريخ الإنجاز |
