Sales Data Analysis & Business Insights Using Python

مشروع لتحليل بيانات المبيعات بهدف فهم أداء المنتجات والعملاء واكتشاف أهم العوامل المؤثرة في المبيعات والإيرادات.

بدأ المشروع بمرحلة تنظيف وتجهيز البيانات، ثم تحليل بيانات العملاء والطلبات والمنتجات والأسعار والكميات والمخزون، بالإضافة إلى دراسة تواريخ الطلب والتوصيل ومدة الشحن.

تم إجراء التحليل الاستكشافي للبيانات (EDA) لاكتشاف أنماط المبيعات ومقارنة أداء المنتجات المختلفة، مع استخدام الرسوم البيانية لعرض النتائج وتحويل البيانات إلى Insights واضحة وقابلة للفهم.

شمل التحليل دراسة:

إجمالي المبيعات والإيرادات.

أداء المنتجات وأنواع المنتجات المختلفة.

سلوك العملاء وتوزيعهم حسب العمر والنوع والموقع.

العلاقة بين السعر والكمية والإيرادات.

مستويات المخزون والمنتجات الأكثر طلبًا.

مدة التوصيل وتحليل أداء الطلبات عبر الزمن.

الأدوات المستخدمة:

Python – Pandas – NumPy – Matplotlib – Seaborn – Plotly

الهدف من المشروع:

استخراج Insights تساعد على فهم أداء المبيعات، تحديد المنتجات والعملاء الأكثر تأثيرًا، وتحسين القرارات المتعلقة بالمخزون والمنتجات وتجربة العملاء.