تحليل المبيعات والربحية لمتجر تجزئة ضخم (Superstore Analysis)

مشروع تحليل بيانات شامل لمتجر تجزئة كبير يهدف إلى كشف العوامل المؤثرة على الأداء المالي. قمت بتحليل أكثر من 9000 عملية بيع لاستخراج رؤى حول الأقاليم الأكثر ربحية، وتأثير الخصومات على الهوامش الربحية، وتحسين العمليات اللوجستية.

ما قمت به في هذا المشروع:

تحليل حساسية الخصم: اكتشفت نقطة "تآكل الأرباح" (Cliff Effect) حيث تبين أن الخصومات التي تتجاوز 20% تؤدي إلى خسائر حادة.

تحليل الأداء الإقليمي: قارنت بين أداء الأقاليم المختلفة، وحددت "إقليم الغرب" كمحرك أساسي للأرباح.

كفاءة الشحن: حللت الفوارق الزمنية بين تاريخ الطلب والشحن (Lead Time) لتقييم كفاءة طرق الشحن المختلفة (Same Day, Standard Class).

تصنيف المنتجات: حددت الفئات التي تحقق مبيعات عالية ولكن بخصومات مرتفعة تؤدي لصافي ربح منخفض (مثل فئة الأثاث).

المهارات والتقنيات المستخدمة:

لغة Python: لمعالجة البيانات الضخمة وتنظيفها.

DuckDB: لإجراء عمليات استعلام SQL متقدمة وسريعة على ملف الـ CSV.

Matplotlib & Pandas: لإنشاء المخططات البيانية (Pie Charts, Bar Charts) التي توضح توزيع مبيعات كل قطاع (Consumer, Corporate, Home Office).

Data Visualization: تصميم تقرير بصري يسهل على أصحاب القرار فهم الأرقام المعقدة.

النتائج المحققة (Impact):

تقديم توصية بتعديل سياسة الخصومات في "إقليم المركز" لتقليل الخسائر.

تحديد فئة "التكنولوجيا" كأعلى فئة ربحية، مما يوجه التركيز التسويقي نحوها.

توفير رؤية واضحة حول تكلفة الشحن السريع مقابل العائد من الطلبات الصغيرة.