تحليل شامل لبيانات مبيعات مقهى

نبذة عن المشروع:

في قطاع المطاعم والمقاهي، تعتمد جودة القرارات على دقة البيانات. يركز هذا المشروع على استلام مجموعة بيانات خام وغير منظمة (Dirty Data) خاصة بمبيعات مقهى، وتحويلها إلى تقارير ورؤى واضحة وموثوقة يمكن لصاحب العمل الاعتماد عليها لزيادة الأرباح وتحسين كفاءة التشغيل.

التحديات التي تم حلها:

كانت البيانات الأولية غير متسقة ويصعب تحليلها؛ حيث احتوت على قيم مفقودة (Missing Values)، إدخالات مكررة، تنسيقات غير موحدة (مثل اختلاف صيغ التواريخ)، وقيم شاذة (Outliers) كانت تؤثر سلبًا على دقة تقارير الإيرادات الحقيقية.

خطوات العمل والحلول المقدمة:

تنظيف ومعالجة البيانات (Data Cleaning & Wrangling): قمت بتنظيف البيانات بشكل منهجي من خلال معالجة القيم المفقودة، توحيد التنسيقات، وإزالة التكرارات لضمان دقة البيانات بنسبة 100%.

تحليل البيانات الاستكشافي (EDA): بعد مرحلة التنظيف، أجريت تحليلاً متعمقاً لاكتشاف سلوكيات الشراء الخفية واتجاهات المبيعات على مدار اليوم والأسبوع.

تصور البيانات (Data Visualization): حولت الأرقام والبيانات المعقدة إلى لوحة بيانات (Dashboard) ورسوم بيانية واضحة وسهلة القراءة، مما يتيح للعميل فهم أداء مشروعه في لمح البصر.

النتائج والقيمة المضافة للأعمال:

نجح التحليل النهائي في تقديم رؤى حقيقية ومباشرة، شملت:

تحديد ساعات الذروة: مما يساعد إدارة المقهى على تحسين جداول نوبات عمل الموظفين وتجنب التكدس.

أصناف القائمة الأكثر مبيعاً: لتسليط الضوء على المنتجات الرابحة وتحسين إدارة المخزون.

فترات ركود المبيعات: لتحديد الأوقات البطيئة وتقديم عروض ترويجية (Promotions) مستهدفة لزيادة المبيعات.

الأدوات والتقنيات المستخدمة:

لغة بايثون Python (Pandas, NumPy)

تصور البيانات Data Visualization (Matplotlib, Seaborn)

بيئة العمل Jupyter Notebook