Sales Analysis | تحليل شامل لأداء المبيعات والأرباح باستخدام Python و Power BI

مشروع متكامل لتحليل بيانات مبيعات شركة أمريكية، يهدف إلى استخراج رؤى استراتيجية حول محركات الربحية، أداء القنوات البيعية، وتحليل سلوك العملاء لدعم اتخاذ قرارات التوسع والتسعير.

منهجية العمل والخطوات التقنية:

مرحلة معالجة البيانات (Python/ETL):

استخدام مكتبات Pandas و NumPy لتنظيف ودمج ملفات البيانات الضخمة.

هندسة البيانات (Feature Engineering) لحساب مقاييس متقدمة مثل: ROI %، Profit Margin، و Cost to Profit Ratio.

مرحلة التحليل الاستكشافي (EDA):

تحليل الاتجاهات الموسمية (Time Series) وتحديد شهر مايو كذروة للمبيعات بـ 26.35 مليون دولار.

بناء لوحة التحكم التفاعلية (Power BI):

تصميم واجهة مستخدم احترافية تحتوي على 4 صفحات رئيسية (Overview, Product, Customers, Geographics).

ربط البيانات بنظام Star Schema لضمان دقة التقارير.

أبرز النتائج والتوصيات (Business Insights):

تحديد قناة الـ Wholesale كأكبر مساهم في حجم العمل بنسبة 54%.

تصنيف المنتجات إلى فئات (Top Performers vs Underperformers) للتوصية بإيقاف أو إعادة تسويق منتجات معينة.

تحليل جغرافي دقيق يوضح تفوق ولاية كاليفورنيا وقيادة المنطقة الغربية للمبيعات.

الأدوات المستخدمة:

Python (Jupyter Notebook).

Power BI Desktop.

Matplotlib & Seaborn

Pandas