تحليل شامل لمبيعات متجر إلكتروني باستخدام Python

نوع العمل: تحليل بيانات واستكشاف (EDA)

الميزات:

تنظيف البيانات ومعالجة القيم المفقودة والمتطرفة.

تحليل إجمالي الإيرادات حسب فئات المنتجات والمناطق.

دراسة اتجاه المبيعات الشهري.

رسوم بيانية توضح النتائج (شريطية، خطية).

تسليم ملف Excel نظيف مع الرسوم البيانية المدمجة.

طريقة التنفيذ:

تحميل ملف CSV يحتوي على بيانات مبيعات متجر إلكتروني.

تنظيف البيانات باستخدام Python (Pandas) من أي قيم مفقودة أو متطرفة (باستخدام طريقة IQR).

تحويل التواريخ لصيغة موحدة.

تحليل إجمالي المبيعات والإيرادات حسب الفئات والمناطق والأشهر.

إنشاء رسوم بيانية متنوعة باستخدام Matplotlib و Seaborn.

إعداد ملف Excel يحتوي على البيانات النظيفة والرسوم البيانية في أوراق منفصلة.

المهارات المستخدمة

Python, Pandas, Matplotlib, Seaborn, Excel, Google Colab

الملفات المرفوعة

ecommerce_sales_analytics_cleaned_with_plots.xlsx (ملف Excel بالبيانات النظيفة والرسوم البيانية)

combined_visualizations.png (صورة تجمع كل الرسوم البيانية)

monthly_revenue_trend.png

revenue_by_category.png

revenue_by_region.png