Market Sales Transaction Analysis

تم تنفيذ مشروع Market Sales Transaction Analysis خلال فترة التدريب في NeuronetiX، بهدف تحليل بيانات معاملات المبيعات واستخراج رؤى تدعم اتخاذ القرارات المبنية على البيانات. اعتمد المشروع على مجموعة من الأدوات التحليلية شملت Microsoft Excel لتنظيف البيانات ومعالجتها الأولية، وPython باستخدام مكتبات Pandas وMatplotlib وSeaborn لإجراء التحليل الاستكشافي للبيانات (Exploratory Data Analysis)، بالإضافة إلى Power BI لإنشاء لوحات معلومات تفاعلية.

تضمن المشروع معالجة بيانات المعاملات التجارية التي تحتوي على معلومات مثل TransactionID وCustomerID وProductName وCategory وQuantity وUnitPrice وTotalPrice وPaymentType وCustomerSatisfaction وغيرها من البيانات المتعلقة بسلوك العملاء وعمليات الشراء. تم تنفيذ عمليات تنظيف شاملة للبيانات شملت إزالة القيم المكررة (Duplicates)، ومعالجة القيم المفقودة (Missing Values)، وتوحيد تنسيقات البيانات لضمان جودة النتائج التحليلية.

تم استخدام Python لإجراء التحليل الاستكشافي للبيانات واكتشاف الأنماط والاتجاهات المتعلقة بالمبيعات وسلوك العملاء وأداء المنتجات. كما تم إنشاء مجموعة من الرسوم البيانية والتصورات الإحصائية باستخدام Matplotlib وSeaborn لتوضيح العلاقات بين المتغيرات المختلفة واستخراج مؤشرات مهمة من البيانات.

وفي مرحلة عرض النتائج، تم تطوير لوحة معلومات تفاعلية باستخدام Power BI تضمنت KPIs وFilters وSlicers تتيح للمستخدمين استكشاف البيانات بشكل ديناميكي وسهل. ساعدت هذه اللوحات في عرض مؤشرات الأداء الرئيسية وتحديد اتجاهات المبيعات ومستويات رضا العملاء وأنماط الشراء المختلفة.

أسهم المشروع في تحديد العوامل المؤثرة على أداء المبيعات، وتحليل سلوك العملاء، وإبراز العلاقة بين فئات المنتجات والخصائص الديموغرافية للعملاء، بالإضافة إلى تقديم رؤى عملية تساعد أصحاب القرار على تحسين الأداء التجاري وتعزيز تجربة العملاء.

يعكس هذا المشروع مهارات قوية في Data Cleaning وData Analysis وData Visualization باستخدام Excel وPython وPower BI، مع القدرة على تحويل البيانات الخام إلى معلومات ورؤى قابلة للتنفيذ تدعم اتخاذ القرارات الاستراتيجية.