Python Data Analysis & Exploratory Data Analysis Project

مشروع تحليل بيانات Superstore باستخدام Python و OOP

طوّرت مشروعًا متكاملًا لتحليل بيانات المبيعات باستخدام Python والبرمجة كائنية التوجه (OOP)، بهدف تحويل البيانات الخام إلى مؤشرات أداء واضحة ورؤى تدعم اتخاذ القرارات وتحسين الأداء التجاري.

أبرز نتائج المشروع

- حجم البيانات: عدد السجلات والأعمدة بعد تحميل البيانات وتنظيفها.

-إجمالي المبيعات (Total Sales): قياس حجم المبيعات خلال الفترة محل التحليل.

-إجمالي الأرباح (Total Profit): تقييم الأداء المالي وربحية المبيعات.

- عدد الطلبات والعملاء: فهم حجم النشاط التجاري وقاعدة العملاء.

- متوسط قيمة الطلب (Average Order Value): قياس متوسط الإيرادات لكل طلب.

- هامش الربح (Profit Margin): تقييم نسبة الأرباح إلى المبيعات.

- أفضل الفئات والمناطق: تحديد الفئات والمناطق الأكثر مساهمة في المبيعات والأرباح.

- تحليل المنتجات والعملاء: تحديد المنتجات والعملاء الأعلى أداءً.

- تحليل العلاقات والقيم المتطرفة: اكتشاف الأنماط والعلاقات المهمة داخل البيانات.

الأدوات المستخدمة

Python، Pandas، NumPy، Matplotlib، Seaborn، Jupyter Notebook، وOOP.

القيمة المضافة

يجمع المشروع بين تنظيف البيانات، والتحليل الاستكشافي والإحصائي، والتصور البصري، وحساب مؤشرات الأداء الرئيسية (KPIs)، من خلال كود منظم وقابل لإعادة الاستخدام، مع التركيز على استخراج رؤى عملية تساعد في تقييم الأداء واتخاذ قرارات مبنية على البيانات.