Superstore Retail Analytics & Automated Processing Pipeline

بايثون (Pandas/PyArrow): هندسة وبناء مسارات معالجة مسبقة آلية (Pipelines) لتنظيف البيانات المتقدم، تحسين استهلاك الذاكرة، والتصدير الفعال للملفات بصيغة Parquet.

التحليل الاستكشافي الإحصائي للبيانات (EDA): بناء دوال برمجية قابلة لإعادة الاستخدام (Modular) لهندسة الميزات (Feature Engineering)، واكتشاف أن 81.66% من صافي الأرباح ناتجة عن أفضل 20% من قاعدة العملاء.

Matplotlib و Seaborn: تطوير لوحة بيانات آلية لمؤشرات الأداء الرئيسية (KPIs) وتصورات مرئية للسلاسل الزمنية لتتبع اتجاهات المبيعات ومستوى الأداء التشغيلي.

الأدوات: بايثون (Pandas, NumPy, PyArrow)، Matplotlib، Seaborn