تنظيف وتحليل بيانات خاصه ب Store Sales

في هذا المشروع قمتُ بإجراء تحليل متكامل لبيانات مبيعات سلسلة متاجر باستخدام Python ضمن بيئة Jupyter Notebook.

يشمل العمل مراحل متعددة من دورة تحليل البيانات بدءًا من تنظيف البيانات ومعالجتها، مرورًا بعمليات الاستكشاف الإحصائي (EDA)، ووصولًا إلى بناء النماذج التنبؤية لتوقع المبيعات المستقبلية.

تم تنفيذ المشروع باستخدام مكتبات احترافية مثل:

Pandas / NumPy لتنظيم ومعالجة البيانات

Matplotlib / Seaborn / Plotly لإنشاء تصورات تحليلية وتفاعلية

? Scikit-learn / Statsmodels لبناء النماذج الإحصائية والتنبؤية (مثل SARIMA أو Linear Regression)

تحليل موسمي ويومي وشهري للمبيعات مع دراسة تأثير العوامل الخارجية مثل العطلات والعروض

النتيجة النهائية كانت تقريرًا متكاملًا يوضح:

الاتجاهات الزمنية للمبيعات

المتاجر والعائلات الأعلى مبيعًا

تأثير العطلات والعروض على الأداء

المشروع يعكس مهاراتي في:

تحليل البيانات وتنظيفها باحتراف

استخراج رؤى قيّمة من البيانات الخام