retail_sales_dataset_custom

في هذا المشروع قمت بتحليل بيانات مبيعات التجزئة باستخدام Python (Pandas, NumPy, Matplotlib) بهدف استخراج رؤى عملية تساعد في تحسين الأداء التجاري.

مخرجات التحليل شملت:

تحديد الفئات والمنتجات الأكثر ربحية.

معرفة طرق الدفع الأكثر استخدامًا.

تحليل الأداء حسب الأشهر والمتاجر.

حساب متوسط إنفاق العملاء في عطلات نهاية الأسبوع.

تحديد الفترات ذات الأداء الضعيف لاقتراح خطط تسويقية.

أهم النتائج:

أفضل فئة: Home & Kitchen

أكثر وسيلة دفع شائعة: Online Payment

أعلى إيرادات في شهر: مارس

أفضل متجر أداءً: Store D

أكثر منتج مربح: ? Eggs

أضعف الأشهر مبيعات: فبراير – مايو – أغسطس

القيمة المضافة:

دعم متخذي القرار بخطط عملية لزيادة المبيعات.

تحسين تجربة الدفع الإلكتروني لتعزيز رضا العملاء.

التركيز على الفئات والمنتجات الأكثر ربحية.

اقتراح حملات تسويقية في الأشهر منخفضة الأداء.