Data Preprocessing and Exploratory Data Analysis

مشروع لتحليل بيانات المبيعات ركّز على مرحلتين أساسيتين في علم البيانات: المعالجة المسبقة للبيانات (Data Preprocessing) و التحليل الاستكشافي للبيانات (EDA) بهدف فهم البيانات واستخراج الأنماط والعوامل المؤثرة في أداء المبيعات.

في هذا المشروع قمت أولًا بتنظيف البيانات ومعالجتها للتأكد من جودتها وصلاحيتها للتحليل. شمل ذلك التعامل مع القيم المفقودة، إزالة البيانات المكررة، وتصحيح تنسيقات البيانات، بالإضافة إلى تجهيز البيانات لتكون مناسبة لعمليات التحليل.

بعد ذلك أجريت تحليلًا استكشافيًا للبيانات لفهم توزيع المبيعات واكتشاف العلاقات بين المتغيرات المختلفة مثل المنتجات، العملاء، الفترات الزمنية، وقيم المبيعات. ساعد هذا التحليل في تحديد الاتجاهات والأنماط التي يمكن أن تؤثر على الأداء التجاري.

تم تنفيذ المشروع باستخدام لغة Python مع مجموعة من المكتبات المتخصصة في تحليل البيانات مثل Pandas لمعالجة البيانات، و NumPy للعمليات الحسابية، و Matplotlib و Seaborn لإنشاء الرسوم البيانية التي تساعد على توضيح الأنماط والاتجاهات داخل البيانات.

ساهم المشروع في تحويل بيانات المبيعات الخام إلى تحليلات بصرية ورؤى واضحة يمكن استخدامها لفهم سلوك المبيعات ودعم اتخاذ القرارات المبنية على البيانات.