End-to-End Retail Analytics Pipeline

مشروع تحليل بيانات متكامل لشركة تجزئة متعددة الفروع (MegaMart)، يهدف إلى تحويل البيانات الخام إلى رؤى استراتيجية تساعد الإدارة في اتخاذ القرارات وزيادة الأرباح. مر المشروع بدورة حياة كاملة لتحليلات البيانات باستخدام أحدث الأدوات والتقنيات:

Python (Data Engineering & EDA):

قراءة ومعالجة البيانات الخام وتنظيفها من القيم المفقودة، التكرارات، والقيم المتطرفة (Outliers).

بناء خط أنابيب (Pipeline) لنقل البيانات وربطها بقاعدة البيانات.

SQL Server (Business Analysis):

كتابة استعلامات T-SQL متقدمة للإجابة على 10 أسئلة تجارية رئيسية تشمل: اتجاهات المبيعات الموسمية، ربحية الفئات، كفاءة الخصومات، وهوامش الربح.

Power BI (Interactive Dashboards):

تصميم 3 تقارير تفاعلية مخصصة لثلاثة جوانب مختلفة:

Sales Deep-Dive: لتحليل المبيعات، الفئات، والتأثيرات السعرية.

Store & Region Deep-Dive: لمقارنة أداء الفروع الأربعة والمناطق الجغرافية (تصدر إقليم الشرق).

Customer Deep-Dive: لتحليل سلوك العملاء، شرائح الولاء (Platinum, Gold)، وتتبع القيمة الديموغرافية.

Tableau (Executive Dashboard):

تصميم لوحة تحكم تنفيذية شاملة ومخصصة للإدارة العليا (Executive KPI View) لمتابعة الأداء العام والمؤشرات الحيوية بشكل لحظي.

النتائج والتوصيات الرئيسية:

تحليل حجم مبيعات إجمالي بقيمة 14.30 مليون دولار وهامش ربح صافي 26.75%.

تحديد فرص تحسين كفاءة الخصومات (حيث تستهلك فئة البقالة أعلى خصم بأقل عائد، بينما تتصدر الإلكترونيات والأزياء المبيعات).

تسليط الضوء على تركز الإيرادات في إقليم الشرق وفئة عملاء الولاء (Platinum)، وتقديم توصيات استراتيجية لعكس تباطؤ اكتساب العملاء الجدد.

المهارات المستخدمة: Python (Pandas, Plotly), SQL Server (T-SQL), Power BI, Tableau, Data Cleaning, Data Modeling, Business Intelligence