تنظيف وتحليل بيانات مبيعات مقهى باستخدام Python (EDA)

1. استكشاف البيانات الأولي (Data Exploration)

· استيراد المكتبات الأساسية (Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn).

· تحميل ملف البيانات الخام (CSV) وعرض أول 20 سجلاً لفهم طبيعة البيانات.

· فحص هيكل البيانات (Data Info) لاكتشاف أنواع البيانات الخاطئة (جميع الأعمدة كانت نصوصاً) وحساب عدد القيم المفقودة في كل عمود.

2. تنظيف البيانات ومعالجة القيم المفقودة (Data Cleaning & Handling Missing Values)

· استبدال القيم غير الصحيحة مثل "ERROR" و "UNKNOWN" بقيم مفقودة (NaN) لمعالجتها بشكل صحيح.

· تحويل الأعمدة الرقمية (الكمية، سعر الوحدة، الإجمالي) من نصوص إلى أرقام (Float).

· معالجة القيم المفقودة بذكاء: تعبئة الإجمالي المفقود بناءً على (الكمية × السعر)، وتعبئة الكمية والسعر المفقودين بناءً على العلاقات الرياضية بين الأعمدة.

· التخلص من الصفوف التي يصعب تعويضها وحذف التكرارات (Duplicates).

3. هندسة الخصائص (Feature Engineering)

· تحويل عمود التاريخ من نص إلى صيغة تاريخ صحيحة (Datetime) لتمكين التحليل الزمني.

· إنشاء أعمدة جديدة مصححة (Total_Spent_Edited) لضمان دقة الحسابات.

· إعادة ترتيب الأعمدة وحذف الأعمدة غير الضرورية لتحسين جودة البيانات.

4. معالجة القيم المتطرفة (Outlier Detection & Removal)

· استخدام الرسوم البيانية (Boxplot) لتحديد القيم المتطرفة في إجمالي المبيعات.

· تطبيق الطرق الإحصائية (مثل حساب الحدود العليا والدنيا) لإزالة القيم الشاذة التي قد تؤثر سلباً على دقة التحليل.

· التحقق من النتيجة برسم Boxplot جديد بعد التنظيف.

5. التحليل الاستكشافي وعرض النتائج (EDA & Visualization)

· إنشاء رسوم بيانية متنوعة:

· Histograms: لتوزيع المبيعات حسب المنتجات وطرق الدفع.

· Pie Charts: لمعرفة نسب المبيعات حسب الموقع (In-store vs Takeaway) والمنتجات الأكثر تحقيقاً للإيرادات.

· Line Charts: لتحليل اتجاه المبيعات والكميات على مدار شهور السنة.

· Bar Charts: لمقارنة الكميات المباعة لكل منتج.

· استخراج أهم الرؤى (Insights) وتلخيصها في نقاط واضحة.

6. النتائج والرؤى المستخلصة (Key Insights)

· سلطة (Salad) هي الأقل مبيعاً من حيث الكمية، بينما العصير (Juice) هو الأعلى.

· ساندويتش (Sandwich) يحقق أعلى إجمالي مبيعات، بينما الكوكيز (Cookie) هو الأقل.

· شهر أكتوبر هو الأعلى في الكميات المباعة، بينما فبراير هو الأقل.

· لا يوجد فرق كبير بين المبيعات داخل المقهى (In-store) أو الطلبات الخارجية (Takeaway)، ولا بين طرق الدفع المختلفة (نقدي، بطاقة، محفظة رقمية)