تحليل بيانات المبيعات

مشروعي الاخير باستخدام Sql and power bi

أحد العملاء طلب مني تحليل بيانات المبيعات الخاصة به للإجابة على مجموعة من الأسئلة التي ستساعده في تحسين أداء متجره. باستخدام SQL، قمت باستخراج البيانات وتنظيفها وتحليلها للحصول على رؤى دقيقة. بعض الأسئلة التي طرحها العميل والإجابات التي قدمتها له:

العميل: "أريد معرفة جميع المبيعات التي تمت في يوم معين."

️ قمت باستخراج جميع التفاصيل للمبيعات التي تمت في التاريخ المطلوب.

العميل: "هل يمكنني معرفة مبيعات الملابس التي تجاوزت 4 قطع خلال نوفمبر 2022؟"

️ حددت جميع المعاملات التي تنطبق عليها هذه الشروط لتحليل أداء الفئة في هذا الشهر.

العميل: "ما هو إجمالي المبيعات لكل فئة منتجات؟"

️ حسبت إجمالي المبيعات لكل تصنيف لمعرفة الفئات الأكثر تحقيقًا للأرباح.

العميل: "ما هو متوسط عمر العملاء الذين اشتروا منتجات التجميل؟"

️ حسبت متوسط أعمار العملاء المهتمين بهذه الفئة لتقديم استهداف تسويقي أفضل.

العميل: "أريد معرفة جميع المعاملات التي تجاوزت 1000 دولار."

️ استخرجت جميع العمليات الشرائية الكبيرة لتحليل سلوك العملاء ذوي القيمة العالية.

العميل: "هل يمكنني معرفة عدد المعاملات لكل فئة حسب الجنس؟"

️ قمت بتحليل البيانات لمعرفة توزيع المبيعات حسب الجنس لكل فئة منتجات.

العميل: "ما هو أفضل شهر من حيث المبيعات لكل سنة؟"

️ حسبت متوسط المبيعات لكل شهر وحددت الأشهر الأكثر ربحية في كل سنة.

العميل: "من هم أفضل 5 عملاء من حيث إجمالي المبيعات؟"

️ استخرجت قائمة بأهم العملاء الذين ساهموا في تحقيق أعلى مبيعات.

العميل: "كم عدد العملاء الفريدين الذين اشتروا من كل فئة؟"

️ قمت بحساب العدد الإجمالي للعملاء الذين اشتروا من كل تصنيف لفهم توزيع العملاء.

العميل: "متى يكون الإقبال على الشراء أكثر خلال اليوم؟"

️ قسمت اليوم إلى 3 فترات (الصباح، بعد الظهر، المساء) وحللت عدد الطلبات في كل فترة لمعرفة وقت الذروة في المبيعات.

هذه التحليلات ساعدت العميل في فهم أداء متجره بشكل أعمق، واتخاذ قرارات أفضل لتحسين المبيعات وزيادة الأرباح!

واستخدمت power bi عشان اعرض للعميل بعض النقط اللي محتاج يشوفها بعينه