تحليل مبيعات Zara باستخدام Python: استخراج مؤشرات الأداء واتجاهات السوق

في الفترة الأخيرة اشتغلت على مشروع لتحليل بيانات مبيعات Zara باستخدام Python مع مكتبات Pandas وNumPy وMatplotlib وSeaborn، وكان الهدف الرئيسي هو استخلاص insights دقيقة تساعد على تحسين الأداء واتخاذ قرارات مبنية على البيانات.

المشروع شمل عدة مراحل:

تنظيف ومعالجة البيانات بشكل احترافي: تعاملت مع القيم الناقصة، حذفت البيانات الشاذة، وعدلت بعض الأسعار الغير دقيقة لضمان جودة التحليل.

تحليل الأداء التجاري: حسبت إجمالي المبيعات، متوسط الأسعار، وعدد المنتجات الفريدة، وده ساعد على تقييم الأداء الكلي وفهم اتجاهات السوق.

تحليل الأقسام والفئات بدقة: عملت تجميع وتحليل للمبيعات حسب الأقسام والفئات المختلفة، وركزت على تحديد الفئات والأقسام الأعلى أداءً والأكثر تأثيرًا على الإيرادات.

تصور البيانات بطريقة احترافية: استخدمت مخططات دائرية لتوضيح نسب المبيعات لكل قسم، هيستوغرام لتوزيع الأسعار، أعمدة أفقية لمقارنة الفئات، وheatmap لعرض الترابط بين الأسعار وحجم المبيعات.

المشروع ده أكّدلي أهمية استخدام منهجية منظمة لتحليل البيانات: مش بس جمع أرقام، لكن استخراج مؤشرات أداء (KPIs) واضحة، واتجاهات قابلة للتنفيذ. التحليل الدقيق والتصور البصري ساعد على اتخاذ قرارات أسرع وأكثر دقة في تحسين الأداء التجاري.

ده مثال عملي على إزاي الخبرة في تحليل البيانات مش بس بتخليني أفهم الأرقام، لكن كمان أقدر أحوّلها لـ insights قابلة للتطبيق مباشرة على أرض الواقع، سواء لتحديد الفرص أو تحسين الاستراتيجيات الحالية.