تحليل البيانات باستخدام بايثون

نفذت مشروعًا كاملاً لتحليل بيانات مبيعات سوبر ماركت باستخدام لغة Python بهدف مساعدة الإدارة على فهم الأداء وتحسين القرارات التجارية.

️ نطاق المشروع:

جمع وتنظيف بيانات المبيعات اليومية (منتجات، كميات، أسعار، تواريخ).

معالجة القيم المفقودة وتصحيح الأخطاء في البيانات.

تحليل الاتجاهات الموسمية وأنماط الشراء خلال فترات مختلفة.

تحديد المنتجات الأعلى مبيعًا والأكثر ربحية.

تحليل سلوك العملاء وفئات المنتجات الأكثر شعبية.

تطوير تصورات بيانية واضحة لعرض النتائج بطريقة سهلة الفهم.

النتيجة:

تقارير تفصيلية توضح الأداء الشهري والأسبوعي.

رسومات بيانية باستخدام Matplotlib وSeaborn تعرض:

المبيعات حسب الفئة.

المنتجات الأكثر مبيعًا.

الاتجاهات على مدار الوقت.

توصيات عملية لتحسين المخزون والعروض الترويجية.

⭐ التقنيات المستخدمة:

Python

Pandas وNumPy لتنظيف وتحليل البيانات.

Matplotlib وSeaborn لإنشاء تصورات بيانية احترافية.

Jupyter Notebook لتنظيم الكود والتقارير.