تحليل أداء المبيعات للمتجر الإلكتروني باستخدام Python

المشكلة:

متجر إلكتروني يبيع الأجهزة الإلكترونية والإكسسوارات يحتاج إلى تحليل آلي لأداء مبيعاته يمكن تكراره شهرياً دون تدخل يدوي.

الحل المقدم:

قمت بإنشاء تحليل برمجي كامل باستخدام Python يشمل:

- تنظيف البيانات برمجياً (توحيد الأسماء، إزالة المسافات، إصلاح الأخطاء الإملائية)

- تحليل البيانات باستخدام مكتبة pandas للحصول على رؤى تجارية

- إنشاء رسوم بيانية احترافية باستخدام matplotlib و seaborn

- توثيق شامل في Jupyter Notebook قابل لإعادة الاستخدام

التحليل والنتائج:

- إجمالي الإيرادات: 118,983 دولار من 836 معاملة

- متوسط قيمة الطلب: 142 دولار

- المنتج الأعلى مبيعاً: Laptop 15 inch (45,000 دولار - 38% من الإيرادات)

- أعلى أيام المبيعات: السبت (25,014 دولار) والأحد (18,937 دولار)

- توزيع الفئات: الإلكترونيات 68.4%، الإكسسوارات 19.8%

التوصيات الاستراتيجية:

- ضمان توفر المنتجات الأكثر مبيعاً قبل عطلة نهاية الأسبوع

- جدولة الحملات الترويجية للخميس-الجمعة لتعزيز مبيعات أيام الأسبوع

- زيادة الطاقة الاستيعابية لخدمة العملاء في السبت والأحد

- إنشاء عروض مجمعة تربط الإلكترونيات عالية القيمة بالإكسسوارات

المزايا التقنية:

- كود قابل لإعادة الاستخدام والتشغيل الآلي

- سهولة تحديث التحليل عند توفر بيانات جديدة

- إمكانية دمجه مع أنظمة أخرى

- توثيق كامل يسهل الصيانة والتطوير

المهارات المستخدمة:

Python | Pandas | Data Analysis | Matplotlib | Seaborn | Jupyter Notebook | Data Cleaning | Statistical Analysis | Business Intelligence