تحليل بيانات مبيعات سوبرماركت باستخدام Python

قمت بتنفيذ مشروع لتحليل بيانات مبيعات سوبرماركت بهدف فهم أداء الفروع والعملاء والمنتجات وتحديد فرص زيادة المبيعات.

شمل المشروع:

- استيراد البيانات وتحليل بنيتها باستخدام Pandas.

- فحص جودة البيانات والتأكد من عدم وجود قيم مفقودة أو سجلات مكررة.

- تحليل إجمالي المبيعات حسب الفرع، مع تحديد فرع الجيزة كأعلى فرع في إجمالي المبيعات.

- مقارنة إنفاق العملاء الأعضاء والعملاء العاديين.

- تحليل أداء خطوط المنتجات؛ حيث حقق قسم Food & Beverages أعلى مبيعات، مع دراسة قيمة الفواتير في الأقسام الأخرى.

- تحليل المبيعات حسب النوع والجنس وخط المنتج.

- تحليل المبيعات الشهرية واقتراح حملات وعروض موجهة خلال فترات انخفاض المبيعات.

- تحديد أوقات الذروة؛ وكانت أعلى المبيعات عند الساعة 7 مساءً مع ذروة أخرى عند 1 ظهرًا.

- تحليل طرق الدفع، والعلاقة بين الكمية والمبيعات، والدخل الإجمالي حسب خط المنتج.

- إنشاء رسوم بيانية تفاعلية لتوضيح النتائج ودعم اتخاذ القرار.

الأدوات المستخدمة

Python, Pandas, NumPy, Data Analysis, Data Cleaning, Data Visualization, Plotly, Matplotlib, Seaborn, CSV