تحليل واستكشاف بيانات المبيعات باستخدام Python

قمت بتنفيذ مشروع تحليل استكشافي للبيانات (EDA) على بيانات Superstore باستخدام Python. بدأت بتنظيف البيانات وتجهيزها للتحليل، ثم عملت على دراسة المبيعات والأرباح وأداء المنتجات والعملاء والمناطق والفئات المختلفة. استخدمت الرسوم البيانية لفهم توزيع المبيعات والأرباح، ومقارنة أداء الفئات والمناطق، والتعرف على الأنماط والعلاقات الموجودة في البيانات.

الأدوات المستخدمة:

Python، Pandas، NumPy، Matplotlib، Seaborn، Data Cleaning، EDA، Data Visualization، Data Analysis.

البيانات ومخرجات التعلم والاستفادة

البيانات: مجموعة بيانات Superstore تحتوي على معلومات عن المبيعات والأرباح والمنتجات والعملاء والمناطق، وتم تجهيزها وتنظيمها قبل البدء في التحليل.

مخرجات التعلم: اكتسبت خبرة عملية في تنظيف البيانات باستخدام Pandas، وتحليلها باستخدام Python، وإنشاء الرسوم البيانية باستخدام Matplotlib وSeaborn لاكتشاف الأنماط والعلاقات المهمة.

الاستفادة: ساعدني المشروع على فهم العلاقة بين المبيعات والأرباح، ومقارنة أداء الفئات والمناطق، وتحويل البيانات الخام إلى نتائج واضحة يمكن الاستفادة منها في تقييم الأداء ودعم اتخاذ القرارات.