Product Data analysis

في هذا المشروع، قمت بتحليل بيانات المنتجات المتاحة من خلال ملف CSV يحتوي على معلومات حول الكميات المتاحة في المخزون والأسعار. العمل تضمن الخطوات التالية:

1. استيراد البيانات

تم استيراد البيانات من ملف CSV إلى برنامج Excel، حيث تم تنظيمها وفحصها للتأكد من دقتها واكتمالها.

2. تنظيف البيانات

قمت بتنظيف البيانات من خلال إزالة أي بيانات غير مكتملة أو غير صحيحة، وتوحيد التنسيقات لضمان جودة البيانات قبل التحليل.

3. تحليل البيانات

باستخدام **Pivot Tables** في Excel، قمت بتحليل البيانات لاستخراج النتائج التالية:

- تحليل المخزون:

تم حساب إجمالي الكمية المتاحة لكل منتج، وتم تحديد المنتج ذو أعلى كمية في المخزون (الميكروفون بـ 3184 وحدة) والمنتج ذو أقل كمية (الباور بانك بـ 394 وحدة). إجمالي الكمية في المخزون لجميع المنتجات بلغ 26819 وحدة.

- تحليل الأسعار:

تم حساب متوسط السعر لكل منتج، وتم تحديد المنتج الأغلى (الساعة الذكية بمتوسط سعر 694 دولار) والمنتج الأرخص (الباور بانك بمتوسط سعر 183 دولار). متوسط السعر العام لجميع المنتجات كان 514 دولار.

4. التصور البصري (Visualization):

تم إنشاء رسوم بيانية لتوضيح النتائج الرئيسية، مثل توزيع الكميات في المخزون ومتوسط الأسعار للمنتجات، مما سهل فهم البيانات بشكل مرئي.

5. تقرير التحليل:

قمت بكتابة تقرير مفصل يلخص النتائج الرئيسية ويقدم توصيات استراتيجية بناءً على البيانات. التوصيات شملت:

- تحسين إدارة المخزون من خلال مراقبة المنتجات ذات الكميات المنخفضة لتجنب النقص.

- تحليل اتجاهات المبيعات لتحديد المنتجات سريعة الحركة.

- مقارنة البيانات مع فترات مبيعات سابقة للكشف عن الاتجاهات الموسمية.

- تحسين استراتيجيات التسعير للمنتجات ذات الأسعار المرتفعة لضمان الربحية.

6. الاستنتاج:

التقرير قدم نظرة شاملة حول مستويات المخزون واستراتيجيات التسعير، مما يساعد في اتخاذ قرارات مستنيرة لتحسين أداء المبيعات والحفاظ على توازن مثالي في المخزون.