تحليل المبيعات والأرباح ل Superstore باستخدام Python

مشروع تطبيقي لتحليل بيانات مبيعات متجر Superstore باستخدام Python، بهدف فهم اتجاهات المبيعات والربحية وتحديد الفئات والمناطق وشرائح العملاء الأعلى أداءً.

شملت البيانات 9,994 بند بيع، موزعة على 5,009 طلبات و793 عميلًا خلال الفترة من 2016 إلى 2019.

ما نفذته في المشروع:

• فحص البيانات والقيم المفقودة والتكرار والتحقق من صحة القيم والتواريخ.

• اكتشاف القيم المتطرفة باستخدام طريقة IQR وتحليلها دون حذف العمليات الصحيحة.

• إنشاء أعمدة لهامش الربح والمدة بين الطلب والشحن وتصنيف قيمة المبيعات.

• حساب مؤشرات الأداء، ومنها إجمالي المبيعات والأرباح ومتوسط قيمة الطلب.

• تحليل المبيعات والأرباح حسب السنة وفئات المنتجات والمناطق وشرائح العملاء.

• دراسة العلاقة بين الخصومات وهامش الربح وعرض النتائج برسوم بيانية.

• توثيق خطوات العمل في Jupyter Notebook وتصدير البيانات المُجهزة.

أبرز النتائج:

بلغ إجمالي المبيعات نحو 2.30 مليون دولار، والأرباح نحو 286.4 ألف دولار، بهامش ربح إجمالي 12.47%. تصدرت التكنولوجيا المبيعات والأرباح، بينما بلغ هامش ربح الأثاث نحو 2.49% رغم ارتفاع مبيعاته.

الأدوات المستخدمة:

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

نُفذ المشروع ضمن دورة تدريبية باستخدام بيانات تعليمية، وتم إعداد النتائج والرسوم لعرضها ضمن معرض الأعمال.