تحليل بيانات لمبيعات متجر كبير
تفاصيل العمل
- الداشبورد مصمم بشكل احترافي ويعرض تحليل لمبيعات متجر كبير (Super Store) عبر السنوات (2015 – 2018)، وبيوضح مؤشرات أساسية عن المبيعات، الطلبات، والعملاء.
### أهم الإحصائيات:
1. إجمالي المبيعات (Total Sales):
- $2,261,255
2. متوسط قيمة المبيعات (Average of Sales):
- $231
3. عدد الطلبات (Number of Orders):
- 4,922
4. عدد المنتجات المباعة (No. of Items):
- 1,594
5. عدد العملاء (No. of Customers):
- 793
### الرسوم البيانية:
1_عدد الطلبات حسب طريقة الشحن (Ship Mode):
* Standard Class: 2,945 طلب (60%)
* Second Class: 944 طلب (19%)
* First Class: 772 طلب (16%)
* Same Day: 261 طلب (5%)
2_عدد الطلبات حسب الشريحة (Segment):
* Consumer: 2,537 طلب (52%)
* Corporate: 1,491 طلب (30%)
* Home Office: 894 طلب (18%)
3_إجمالي المبيعات حسب الإقليم (Region):
* West الأعلى مبيعات (≈ \$725K)
* يليه East ثم Central
* South الأقل مبيعات
4_المبيعات الكلية عبر الزمن (Total Sales Over Time):
* الاتجاه العام صاعد، مع زيادة ملحوظة في 2018.
* في بعض الأشهر فيه قمم قوية توضح فترات مبيعات مرتفعة (مثلاً مواسم أو عروض).
5_المبيعات حسب الفئة الفرعية (Sub-Category):
* أعلى مبيعات في: Phones, Chairs, Storage.
* أقل مبيعات في: Fasteners, Labels.
---
## الخطوات اللي اتعملت في المشروع لحد الداشبورد:
1. جمع البيانات (Data Collection):
* استخدمت Dataset الخاصة بـ *Super Store Sales* (من Kaggle أو Sample Dataset في Power BI/Excel).
2. تنظيف البيانات (Data Cleaning):
* التعامل مع القيم المفقودة أو الغير صحيحة.
* التأكد من الأعمدة المهمة (Order Date, Sales, Customer, Segment, Region, Category, Sub-Category, Ship Mode).
3. تحويل البيانات (Data Transformation):
* إضافة أعمدة مشتقة زي:
- السنة (Year) من Order Date.
- الربع السنوي (Qtr) من Order Date.
- الشهر (Month).
* التأكد من أن القيم الرقمية (Sales, Profit, Quantity) صحيحة.
4. التحليل الاستكشافي (EDA):
* حساب إجمالي المبيعات، المتوسط، عدد الطلبات، عدد العملاء.
* تحليل الطلبات حسب الشريحة، الإقليم، طريقة الشحن، الفئة.
5. بناء الرسوم البيانية:
* Pie Charts: الطلبات حسب الشريحة وحسب الشحن.
* Bar Charts: المبيعات حسب الإقليم وحسب الفئة الفرعية.
* Line Chart: اتجاه المبيعات مع الزمن.
* KPIs: (Total Sales, Average Sales, No. of Orders, No. of Customers).
6. تصميم الداشبورد (Dashboard Design):
* استخدام Power BI (أو Excel) لتجميع الرسوم.
* إضافة **Slicers** (Region, Category, Sub-Category, Ship Mode, State, Order Date Year, Quarter, Month) لسهولة التصفية.
* تنسيق الألوان (أبيض × أزرق × رمادي) بشكل احترافي يعطي وضوح وسهولة قراءة.
---
## النتيجة:
الداشبورد بيساعد على:
* تحديد الفئات الأكثر مبيعًا (Phones, Chairs, Storage).
* معرفة المناطق الأكثر ربحية (West).
* تحليل اتجاه المبيعات السنوي (في تزايد واضح).
* فهم سلوك العملاء (أغلبهم Consumer، وأغلب الطلبات Standard Class).