Walmart Sales Forecasting | Data-Driven Insights & Predictions

تحليل السلاسل الزمنية لمبيعات التجزئة (Retail Sales Time Series Analysis)

قمت بتحليل بيانات مبيعات تجزئة شهرية بهدف فهم الاتجاهات العامة، الموسمية، وأنماط النمو عبر الزمن، مع تقسيم الإيرادات حسب المنتجات والمناطق.

شمل المشروع:

تنظيف وتجهيز بيانات المبيعات الشهرية وتحويلها إلى صيغة زمنية مناسبة للتحليل.

تحليل الاتجاه العام (Trend) لتحديد النمو أو التراجع في المبيعات عبر السنوات.

دراسة الموسمية (Seasonality) لاكتشاف الفترات الأعلى مبيعًا خلال السنة.

حساب المتوسطات المتحركة (Moving Averages) لتقليل الضوضاء وإظهار الاتجاه الحقيقي.

تحليل الإيرادات حسب المنتج والمنطقة عبر الزمن.

إضافة نموذج تنبؤ بسيط باستخدام Rolling Mean أو Exponential Smoothing لتوقع المبيعات المستقبلية.

تم تنفيذ المشروع باستخدام:

Python (Pandas, Matplotlib)

أو

Excel لتحليل البيانات وعرض الاتجاهات الزمنية

المشروع يبرز قدرتي على:

تحليل البيانات الزمنية واستخراج أنماط موسمية واضحة

تحويل بيانات مبيعات خام إلى مؤشرات استراتيجية

دعم قرارات التخطيط والمخزون والتنبؤ بالمبيعات

هذا النوع من التحليل مفيد للشركات التي ترغب في تحسين التخطيط المالي، إدارة المخزون، وزيادة الكفاءة التشغيلية بناءً على البيانات.