Sales Data Analysis

في هذا المشروع، قمت بإجراء تحليل شامل لبيانات مبيعات بهدف تحويل البيانات الخام إلى رؤى تجارية قابلة للتنفيذ. كان الهدف الأساسي هو مساعدة العميل على فهم أداء مبيعاته، وتحديد فرص النمو، واتخاذ قرارات مدروسة لزيادة الإيرادات.

المهارات والتقنيات المستخدمة:

التحليل ومعالجة البيانات: Python, Pandas

التحليل الإحصائي: NumPy

عرض البيانات (Visualization): Matplotlib, Seaborn

تنظيف البيانات (Data Cleaning)

ما تم إنجازه في هذا المشروع:

تحليل الأداء حسب المنتج:

قمت بحساب إجمالي المبيعات والأرباح لكل منتج على حدة.

حددت "أفضل 5 منتجات" من حيث المبيعات وقدمت تحليلاً لأسباب تفوقها.

التحليل الجغرافي للسوق:

حللت المبيعات حسب البلد لتحديد الأسواق الأكثر ربحية والأسرع نمواً.

كشفت عن تفضيلات العملاء المختلفة بناءً على منطقتهم الجغرافية.

تحليل سلوك العملاء:

حسبت "متوسط قيمة الطلب (AOV)" لفهم أنماط الإنفاق لدى العملاء.

حللت اتجاهات المبيعات عبر الزمن لاكتشاف المواسم والذروات.

إنشاء تقارير بصرية:

صممت رسوم بيانية شريطية (Bar Charts) لمقارنة المبيعات بين البلدان.

أنشأت رسوم بيانية دائرية (Pie Charts) لتوضيح حصة كل خط إنتاج من إجمالي المبيعات.

القيمة المضافة التي قدمتها للعميل:

قرارات مدعومة بالبيانات: تمكين العميل من الابتعاد عن التخمين والاعتماد على حقائق.

استراتيجية مبيعات محسّنة: التركيز على المنتجات والأسواق ذات الأداء العالي.

إدارة مخزون فعالة: من خلال فهم المنتجات الأكثر طلباً.

زيادة الإيرادات: عبر تقديم توصيات لزيادة متوسط قيمة الطلب واستهداف الأسواق المناسبة.

المخرجات النهائية للمشروع:

ملف Jupyter Notebook كامل يشرح خطوات التحليل.

تقرير تنفيذي يلخص النتائج والتوصيات العملية.

مجموعة من الرسوم البيانية عالية الجودة.