تحليل مبيعات وول مارت واستخراج الرؤى

وصف المشروع:

في هذا المشروع، قمت بتحليل مجموعة بيانات مبيعات وول مارت التي تحتوي على معلومات حول المبيعات الأسبوعية لـ 45 متجرًا في مناطق مختلفة، وذلك بهدف استخراج الرؤى القيمة وفهم العوامل المؤثرة على المبيعات.

تحليل البيانات والتصورات البصرية:

استكشاف العلاقات بين المبيعات الأسبوعية والعوامل الاقتصادية مثل درجة الحرارة، أسعار الوقود، مؤشر أسعار المستهلك (CPI)، والبطالة، مما يساعد في تحديد تأثير هذه العوامل على الأداء التجاري.

إنشاء رسوم بيانية توضيحية لعرض البيانات بطريقة واضحة، حيث تشمل:

تحليل المبيعات الشهرية لمعرفة أعلى وأدنى الشهور مبيعًا.

تحليل المبيعات حسب الفصول الدراسية لتحديد أفضل وأسوأ الفصول من حيث الأداء.

استخدام ألوان متناسقة وجذابة (البني، الأصفر، الموف) لجعل التحليل أكثر وضوحًا وسهولة في القراءة.

تطبيق تحليلات متقدمة لاستخراج اتجاهات المبيعات، حساب المتوسطات، مقارنة الفترات المختلفة، ومعرفة تأثير العوامل الاقتصادية.

أبرز النتائج (Insights):

أعلى شهر مبيعًا: ديسمبر

أقل شهر مبيعًا: يناير

أعلى فصل دراسي من حيث المبيعات: الفصل الدراسي الرابع

أقل فصل دراسي مبيعًا: الفصل الدراسي السادس

متوسط المبيعات الشهرية: 20,418,511 وحدة

متوسط المبيعات الفصلية: 1,122,689,381 وحدة

الأدوات والتقنيات المستخدمة:

Python لتحليل البيانات

Pandas, Matplotlib, Seaborn لإنشاء التصورات البيانية

يهدف هذا التحليل إلى تقديم رؤى عميقة حول أداء المبيعات، مما يساعد الشركات على اتخاذ قرارات استراتيجية بناءً على البيانات.