Ecommerce Sales Data ETL Pipeline using Python & SQL

قمت ببناء ETL Pipeline لمعالجة وتحليل بيانات مبيعات متجر إلكتروني.

المشروع يشمل:

- استخراج البيانات من ملفات CSV

- تنظيف ومعالجة البيانات باستخدام Python و Pandas

- تحويل البيانات إلى طبقة Clean Layer

- إنشاء Revenue Mart لحساب الإيرادات الشهرية

- تخزين البيانات في قاعدة بيانات باستخدام SQL

- إخراج تقارير جاهزة للاستخدام في التحليل

الهدف من المشروع هو تحويل البيانات الخام إلى معلومات منظمة تساعد أصحاب الأعمال على اتخاذ قرارات مبنية على أرقام دقيقة.

الأدوات المستخدمة:

Python – Pandas – SQL – MySQL – Data Cleaning – ETL

I built an ETL pipeline to process and analyze ecommerce sales data.

The project includes:

- Extracting data from CSV files

- Cleaning and transforming data using Python and Pandas

- Converting raw data into a structured Clean Layer

- Building a Revenue Mart to calculate monthly revenue

- Storing processed data in a database using SQL

- Generating ready-to-use reports for business analysis

The goal of this project is to transform raw data into structured insights that help business owners make data-driven decisions.

Tools Used:

Python – Pandas – SQL – MySQL – Data Cleaning – ETL