python-Powered Online Retail Dashboard & Insights

يركز هذا المشروع على تحليل بيانات المبيعات من متجر تجزئة إلكتروني باستخدام بايثون.

تتضمن مجموعة البيانات الفواتير والمنتجات والعملاء والدول. الهدف هو فهم أنماط الشراء، وتحديد المنتجات الأكثر مبيعًا، وتسليط الضوء على العملاء الأكثر قيمة والدول المساهمة في الإيرادات.

الأدوات والتقنيات:

- بايثون: Pandas (تنظيف وتحليل البيانات)، Matplotlib وSeaborn (التصورات)، Plotly/Streamlit (لوحة معلومات تفاعلية).

التحليلات والمخرجات الرئيسية:

- تنظيف البيانات: معالجة القيم المفقودة وإزالة الشذوذ.

- حساب إجمالي الإيرادات (الإيرادات = الكمية × سعر الوحدة).

- تحديد أفضل 10 منتجات حسب كمية المبيعات.

- تحليل المبيعات حسب البلد والعميل.

- إنشاء لوحة معلومات تفاعلية باستخدام بايثون تتضمن:

- إجمالي الإيرادات وعدد العملاء الفريدين.

- المنتجات الأكثر مبيعًا.

- المبيعات حسب البلد (تصور الخريطة).

- اتجاهات المبيعات الشهرية (السلسلة الزمنية).

الرؤى:

- تحديد واضح للمنتجات التي تحقق أعلى مبيعات.

- الدول الأكثر مساهمة في إجمالي الإيرادات.

- تحديد العملاء ذوي القيمة العالية.