Advanced Store Performance

اسم المشروع: نظام تحليل متجر التجزئة المتكامل (Advanced Store Performance & Customer Intelligence System)

نظرة عامة:

مشروع تحليل بيانات ضخم (End-to-End) يهدف إلى تحويل بيانات المبيعات الخام إلى رؤى استراتيجية. يغطي المشروع تحليل المبيعات، المنتجات، سلوك العملاء، والاتجاهات الزمنية، مع التركيز على كفاءة العمليات وحساب هوامش الربح بدقة.

1. التقنيات المستخدمة ودورك التقني:

1. SQL: استخدمته في مرحلة الاستعلام عن البيانات (Data Querying) من قواعد البيانات، وكتابة استعلامات معقدة لدمج الجداول (Joins) وتجميع البيانات الأولية.

2. Python: وظفته في تنظيف البيانات المتقدم (Advanced Data Cleaning)، معالجة القيم المتطرفة (Outliers)، وتجهيز البيانات المهيكلة قبل استيرادها.

3. Power Query: لإجراء عمليات التحويل النهائية (ETL) وضمان توافق أنواع البيانات.

4. Data Modeling: بناء نموذج بيانات متطور يربط بين جداول المبيعات، العملاء، المنتجات، والجغرافيا لضمان تحليل متقاطع (Cross-functional analysis) سلس.

5. DAX: ابتكار مقاييس (Measures) متقدمة لحساب:

إجمالي المبيعات والربح وهامش الربح (Profit Margin %).

تصنيفات العملاء والمنتجات الأكثر مبيعاً.

المقارنات الزمنية (Year-over-Year).

2. تحليل صفحات المشروع:

1. لوحة الأداء العام (Home):

تعرض مؤشرات الأداء الرئيسية: إجمالي المبيعات (2.30M)، إجمالي الإيرادات (11.49M)، إجمالي الربح (286.40K)، وهامش ربح بنسبة 2.49%.

2. تحليل المنتجات (Product Analysis):

تحليل المبيعات حسب الفئات (التكنولوجيا، الأثاث، الأدوات المكتبية).

تحديد أفضل 5 منتجات من حيث حجم المبيعات والكميات المباعة.

توزيع الأرباح حسب الفئة باستخدام (Donut Chart) لتحديد الفئات الأكثر ربحية.

3. تحليل الاتجاهات (Trend Analysis):

مراقبة نمو المبيعات السنوي من 2015 إلى 2018 (يظهر نمو ملحوظ في 2018 بـ 0.73M).

تحليل المبيعات الربع سنوي والشعري لاكتشاف المواسم (Seasonal Trends)، حيث يتضح ذروة الطلبات في شهري نوفمبر وديسمبر.

4. تحليل العملاء والجغرافيا (Customer Analysis):

تقسيم العملاء إلى شرائح (Consumer, Corporate, Home Office).

تحليل جغرافي دقيق باستخدام الخرائط (Postal Point by State) لتحديد أكثر الولايات نشاطاً في الولايات المتحدة.

قائمة بأكثر 5 عملاء ولاءً وتكراراً للطلبات.