تحليل مبيعات وأرباح متجر باستخدام Python

قمت بتنفيذ مشروع لتحليل بيانات مبيعات متجر باستخدام Python وPandas، بهدف فهم أداء المبيعات والأرباح واكتشاف الأنماط والعوامل التي تؤثر على النتائج، مع تحويل البيانات الخام إلى مؤشرات وInsights واضحة يمكن الاعتماد عليها في فهم أداء المتجر.

بدأت المشروع بفحص البيانات والتعرف على هيكلها وأنواع المتغيرات، ثم مراجعة جودة البيانات واكتشاف المشاكل الموجودة قبل البدء في التحليل.

شمل المشروع:

فحص البيانات والتأكد من عدد الصفوف والأعمدة وأنواع البيانات.

اكتشاف القيم المفقودة والتعامل معها حسب طبيعة كل عمود.

التحقق من وجود البيانات المكررة والتأكد من عدم وجود تكرارات غير ضرورية.

اكتشاف القيم غير المعتادة والقيم الشاذة في Sales وProfit باستخدام أساليب إحصائية مناسبة.

مراجعة القيم الشاذة وتحديد مدى تأثيرها على التحليل بدلًا من حذفها بشكل عشوائي.

إنشاء مؤشرات رئيسية KPIs لقياس أداء المتجر.

حساب إجمالي المبيعات وإجمالي الأرباح وعدد الطلبات.

حساب متوسط الخصم وهامش الربح لفهم العلاقة بين المبيعات والربحية.

تحليل أداء Categories وSub-Categories ومعرفة الفئات الأكثر مساهمة في المبيعات والأرباح.

تحليل أداء المناطق والعملاء واكتشاف الاختلافات في النتائج بين المناطق المختلفة.

دراسة العلاقة بين الخصومات والمبيعات والأرباح لفهم تأثير Discount على Profit.

تحليل توزيع المبيعات والأرباح واكتشاف المنتجات والفئات التي تحقق نتائج مختلفة.

استخدام Correlation Analysis لفهم العلاقات بين المتغيرات الرقمية.

إنشاء مجموعة من الرسوم البيانية لعرض النتائج والأنماط بشكل واضح.

إعداد ملخص لأهم الـInsights والنتائج التي تم الوصول إليها من البيانات.

تم تنفيذ المشروع باستخدام Python، مع الاعتماد بشكل أساسي على Pandas وNumPy في تنظيف ومعالجة وتحليل البيانات، وMatplotlib وSeaborn في إنشاء الرسوم البيانية واستكشاف الأنماط والعلاقات.

الهدف من المشروع لم يكن مجرد تنظيف البيانات أو إنشاء رسوم بيانية، وإنما تنفيذ دورة تحليل بيانات متكاملة تبدأ من فحص البيانات وتنظيفها والتحقق من جودتها، ثم تحليل المبيعات والأرباح واستخراج KPIs وInsights تساعد على فهم أداء المتجر واتخاذ قرارات مبنية على البيانات.