E-Commerce Sales Analysis with Python

ملخص المشروع: تحليل مبيعات متجر إلكتروني .

سيناريو العميل: متجر إلكتروني كانت بيانات طلباته غير منظمة، وأراد معرفة مصدر أرباحه وأين يخسر.

ما قمت به:

تنظيف البيانات: حوالي 3,000 طلب، وحذفت منها 56 صفاً مكرراً. وحّدت كتابة المدن وحالات الطلب، وصيغ الأسعار المختلطة، وثلاث صيغ مختلفة للتواريخ، والخصومات المسجلة بطريقتين (5 و0.05). كما عالجت القيم الفارغة والكميات والأسعار غير المنطقية.

ربط جدول الطلبات بجدول المنتجات وحساب الإيرادات والأرباح.

الإجابة عن 8 أسئلة تجارية باستخدام Python (Pandas وMatplotlib وSeaborn).

أهم النتائج:

الإيرادات والأرباح: حوالي 13.3 مليون جنيه إيرادات و4.0 مليون جنيه أرباح (هامش ربح نحو 30%) من 1,851 طلباً صالحاً.

الإلكترونيات: تمثل نحو 65% من الإيرادات، فالمتجر يعتمد بشدة على فئة واحدة.

الإلغاء والإرجاع: 37.9% من الطلبات تُلغى أو تُرجع، والنسبة متقاربة في كل المدن والفئات. هذا يشير إلى مشكلة عامة في المتجر وليس في منطقة واحدة.

الخصومات: ينخفض هامش الربح من 33.7% بدون خصم إلى 12–14% عند خصم 20–25%، دون زيادة في المبيعات.

ديسمبر: كانت إيراداته الأقل في السنة رغم أن عدد الطلبات كان طبيعياً.

التوصيات: التحقيق أولاً في سبب ارتفاع الإلغاء والإرجاع، وتقليل الخصومات التي تزيد على 10%، وتنويع المبيعات بعيداً عن الإلكترونيات، وتصحيح إدخال البيانات من المصدر.