Automated Sales Reporting & Visualization with Python

وصف المشروع:

في هذا المشروع، قمت بإجراء تحليل استكشافي شامل لبيانات مبيعات (Case Study) لشركة تجارية، بهدف تحويل البيانات الخام إلى رؤى وقرارات قابلة للتنفيذ. تضمن العمل الخطوات التقنية والتحليلية التالية:

دمج وتجهيز البيانات (Data Wrangling): قمت بجمع وربط بيانات من مصادر متعددة (سجلات المبيعات، قوائم المنتجات، ومعلومات الموردين) لإنشاء قاعدة بيانات موحدة للتحليل.

هندسة البيانات (Feature Engineering): قمت بحساب مؤشرات الأداء الرئيسية (KPIs) مثل إجمالي الإيرادات، وتكاليف البضائع، وصافي الربح لكل عملية بيع.

تحليل الاتجاهات الزمنية (Time-Series Analysis): رسمت مخططات بيانية توضح تذبذب الإيرادات عبر الأشهر، مما ساعد في تحديد فترات الذروة والمواسم الأكثر مبيعاً.

تقييم أداء المنتجات والموردين: قمت بتحليل البيانات لتحديد المنتجات الأكثر ربحية والموردين الأكثر كفاءة، مع توزيع المبيعات حسب الموقع الجغرافي.

تمثيل البيانات بصرياً (Data Visualization): استخدمت مكتبات مثل Matplotlib و Pandas لإنشاء رسوم بيانية احترافية تسهل على أصحاب القرار فهم النتائج بسرعة.

الأدوات المستخدمة:

لغة البرمجة: Python

المكتبات: Pandas لعمليات المعالجة، و Matplotlib للتمثيل البياني.

البيئة: Jupyter Notebook.