تحليل مبيعات متجر إلكتروني

تخيل عندك ملف Excel فيه بيانات مبيعات لمتجر أونلاين، والبيانات فيها:

* رقم الطلب (Order ID)

* المنتج (Product)

* الفئة (Category)

* السعر (Price)

* الكمية (Quantity)

* التاريخ (Date)

* الدولة (Country)

### المطلوب:

تحليل البيانات دي علشان نعرف:

1. أكتر المنتجات مبيعًا.

2. الفئات اللي بتجيب أعلى أرباح.

3. توزيع المبيعات حسب الدول.

4. المبيعات الشهرية (هل في مواسم أقوى من غيرها).

5. توقع اتجاه المبيعات في الشهور الجاية.

---

## خطوات تحليل البيانات

### 1. **جمع البيانات**

* هنا البيانات جاية من ملف Excel/CSV.

* ممكن كمان نجيب بيانات من قواعد بيانات أو API.

### 2. **تنظيف البيانات**

* إزالة الطلبات المكررة.

* معالجة القيم الناقصة (مثلاً لو السعر ناقص).

* التأكد إن الأعمدة متنسقة (تواريخ → DateTime، أسعار → أرقام).

### 3. **استكشاف البيانات (Exploratory Data Analysis – EDA)**

* حساب **إجمالي المبيعات**.

* استخراج **Top 10 Products**.

* رسم جرافيك يوضح المبيعات بالشهور.

### 4. **التصور (Visualization)**

* **Bar Chart** لأكثر المنتجات مبيعًا.

* **Pie Chart** لنسبة المبيعات حسب الفئة.

* **Line Chart** يوضح تطور المبيعات الشهرية.

### 5. **التحليل المتقدم**

* استخدام **Correlation Analysis** لمعرفة العلاقة بين السعر والكمية.

* توقع **المبيعات المستقبلية** باستخدام Machine Learning (زي الانحدار).

---

## مثال كود بسيط (بايثون + Pandas + Matplotlib)

```python

import pandas as pd

import matplotlib.pyplot as plt

# قراءة البيانات

data = pd.read_csv("sales.csv")

# تنظيف بسيط

data.dropna(inplace=True)

# حساب المبيعات الكلية

data["Total"] = data["Price"] * data["Quantity"]

# المنتجات الأكثر مبيعًا

top_products = data.groupby("Product")["Total"].sum().sort_values(ascending=False).head(10)

# رسم جرافيك

plt.figure(figsize=(10,6))

top_products.plot(kind="bar")

plt.title("Top 10 Products by Sales")

plt.ylabel("Sales")

plt.show()

# المبيعات الشهرية

data["Date"] = pd.to_datetime(data["Date"])

monthly_sales = data.groupby(data["Date"].dt.to_period("M"))["Total"].sum()

plt.figure(figsize=(10,6))

monthly_sales.plot(kind="line", marker="o")

plt.title("Monthly Sales Trend")

plt.ylabel("Sales")

plt.show()

```

---

## النتيجة

من التحليل ده العميل يقدر يعرف:

* إيه المنتجات اللي يركز على تسويقها.

* الفئات اللي بتجيب أكتر أرباح.

* أفضل مواسم البيع (رمضان – الكريسماس – الصيف).

* خطة للتوسع في دول أو أسواق معينة.

---

تحب أجهزلك **مشروع كامل صغير لتحليل بيانات (CSV)** بحيث تبقى عندك كـ **Portfolio تعرضه على مستقل**؟