تحليل بيانات مبيعات التجزئة (FMCG) وتصميم لوحة قياس الأداء

نظرة عامة على المشروع

نفذت في هذا المشروع دورة تحليل بيانات متكاملة لبيئة عمل قطاع التجزئة. تعاملت مع مجموعة بيانات تضم أكثر من 1000 حركة بيع، وركزت بشكل أساسي على تنظيف البيانات وبناء مؤشرات مالية دقيقة تدعم متخذي القرار في إدارة المخزون.

فهم وتطبيق مقاييس العمل (Business Metrics)

لم يقتصر العمل على تصفية البيانات فحسب، بل ركزت على فهم مقاييس العمل الحقيقية وتحويلها إلى معادلات برمجية لحل مشاكل المخزون، وشمل ذلك:

- تحديد نقطة إعادة الطلب التلقائية (ROP): برمجت نظام تنبيه يعتمد على منطق رياضي (بحساب 15% من حجم المبيعات) لإنشاء هامش أمان يمنع نفاذ المنتجات المطلوبة.

- تقييم المخاطر وتحديد الأولويات: ابتكرت مؤشراً مخصصاً (بمقياس من 0 إلى 100) لترتيب المنتجات التي تحتاج إلى تزويد فوري، مما يساعد الإدارة على توجيه تركيزها نحو الفئات الأعلى ربحية أولاً.

- تصنيف حالة المخزون: استخدمت هندسة الميزات (Feature Engineering) لتصنيف حالة كل منتج في المخزون تلقائياً لتسهيل المتابعة اليومية.

تصوير البيانات (Data Visualization)

لجعل الأرقام والنتائج قابلة للقراءة السريعة، صممت لوحة تحكم تنفيذية (Executive Dashboard) متكاملة، تعرض المقاييس السابقة بوضوح من خلال أربع زوايا رئيسية:

- تحليل ربحية الفئات المختلفة.

- مقارنة أداء المبيعات جغرافياً (مناطق حضرية، ضواحي، ريفية).

- قياس الأداء الاستراتيجي العام للمبيعات.

- عرض أهم 5 مخاطر عاجلة تتطلب تدخلاً فورياً في المخزون.

التقنيات والأدوات

- البرمجة ومعالجة البيانات: Python (Pandas, NumPy)

- تصوير البيانات: Matplotlib