داشبورد باستخدام Python لتحليل المبيعات وسلوك العملاء

قمت بإجراء مشروع تحليل بيانات متكامل (End-to-End Data Analysis) لبيانات متجر إلكتروني باستخدام لغة Python. هدف المشروع هو معالجة البيانات الخام وتحويلها إلى رؤى استراتيجية تساعد في فهم أداء المبيعات وسلوك العملاء.

الخطوات والمنهجية المتبعة:

1- تنظيف ومعالجة البيانات (Data Cleaning & Preprocessing):

• استخدام مكتبة Pandas لاستيراد البيانات ومعالجة القيم المفقودة وتعديل أنواع البيانات لضمان دقة التحليل.

2- التحليل الاستكشافي (EDA):

• حساب المؤشرات المالية: إجمالي الإيرادات $233,081 ، ومتوسط قيمة الطلب ($59.76).

• تحليل قاعدة العملاء: دراسة سلوك 3,900 عميل نشط وتصنيفهم حسب الجنس (68% ذكور) والموقع الجغرافي.

3- استخراج الرؤى (Insights Extraction):

• تحليل المنتجات: الكشف عن أن قسم "الملابس" (Clothing) هو الأكثر تحقيقاً للإيرادات (أكثر من 100k) ، وتحديد المنتجات الأكثر مبيعاً.

• تحليل التوجهات: دراسة الأداء الموسمي (Seasonal Performance) وتأثير الخصومات (Promo Codes) على المبيعات.

4- تصوير البيانات (Data Visualization):

• إنشاء رسوم بيانية تفاعلية وتوضيحية باستخدام مكتبات Matplotlib و Seaborn لعرض توزيع الأعمار، المبيعات حسب الفئة، وتقييمات العملاء (متوسط 3.7).

الأدوات والتقنيات المستخدمة:

Python | Pandas | NumPy | Matplotlib | Seaborn | Jupyter Notebook