Sales Analysis USA Using Python

تحليل بيانات المبيعات وإنشاء لوحات معلومات ورسوم بيانية تفاعلية باستخدام Python (Pandas، Matplotlib، Seaborn) لعرض أهم المؤشرات مثل المنتجات الأكثر مبيعًا، توزيع المبيعات حسب الدولة، الولاية، الفئة، ونمط الشحن، بالإضافة إلى تحليل زمني لتطور المبيعات عبر السنوات والأشهر.

ميزاته:

1. تنظيف ومعالجة البيانات (إزالة الأعمدة غير المهمة، تحويل التواريخ، التحقق من القيم المفقودة والبيانات المكررة).

2. عرض بصري متنوع:

* الرسوم الشريطية للمبيعات حسب الفئة أو المنطقة.

* الرسوم الخطية لتحليل المبيعات على مدار الزمن.

* ترتيب أعلى المنتجات أو الولايات مبيعًا.

3. تحليل تفصيلي للفئات مثل المستهلكين، الشركات، والمكاتب المنزلية.

4. إمكانية المقارنة بين سنوات أو أشهر مختلفة لمعرفة الاتجاهات الموسمية.

5. تحديد المنتجات أو المناطق ذات الأداء الأعلى أو الأدنى لدعم قرارات التسويق والتوزيع.

طريقة التنفيذ:

1. جمع البيانات من ملف CSV لمعاملات المبيعات.

2. تنظيف البيانات:

* حذف الأعمدة غير الضرورية.

* تحويل التواريخ إلى صيغة زمنية مناسبة.

* التحقق من القيم المفقودة والمكررة.

3. التحليل الإحصائي باستخدام Pandas (حساب المتوسطات، القيم القصوى، الإجماليات).

4. إنشاء الرسوم البيانية باستخدام Matplotlib وSeaborn:

* مخططات شريطية للمبيعات حسب الفئة، الولاية، الدولة.

* مخططات خطية للمبيعات عبر الزمن.

* ترتيب المنتجات الأكثر مبيعًا.

5. تحليل الفئات ونمط الشحن لمعرفة أي شرائح أو أساليب تحقق مبيعات أكبر.

6. تجميع النتائج في تقارير أو لوحات تحكم لعرضها على الإدارة أو فرق المبيعات.