Noon Sales Dashboard

قمت بتطوير لوحة تحكم تفاعلية لتحليل بيانات مبيعات متجر إلكتروني على نون (Noon) باستخدام Python وPandas وStreamlit وPlotly، بهدف عرض مؤشرات الأداء الرئيسية وتحليل المبيعات والأرباح والفئات والمنتجات بطريقة مرئية وتفاعلية تساعد على اتخاذ قرارات أفضل مبنية على البيانات.

أهم الوظائف والتحليلات داخل المشروع

1. المؤشرات الرئيسية (Key Performance Indicators)

تتضمن لوحة التحكم عرضًا مباشرًا للمؤشرات الأساسية، مثل:

- إجمالي المبيعات.

- إجمالي التكلفة.

- إجمالي الربح.

- هامش الربح.

2. تحليل المبيعات حسب الفئة

يوفر المشروع تحليلًا واضحًا لأداء كل فئة من فئات المنتجات من خلال:

- مقارنة إجمالي المبيعات بين الفئات.

- عرض إجمالي الربح لكل فئة.

- عرض عدد المنتجات داخل كل فئة.

- تحديد الفئة الأعلى مبيعًا.

3. النسب والتوزيع

تم إنشاء رسوم بيانية توضح:

- نسبة مساهمة كل فئة في إجمالي المبيعات.

- توزيع المبيعات بين الفئات المختلفة.

- الفئات الأكثر تأثيرًا في الإيرادات.

4. تحليل العلاقة بين السعر والربح

يتضمن المشروع جزءًا مخصصًا لدراسة العلاقة بين:

- متوسط سعر المنتج.

- إجمالي الربح.

- عدد مرات البيع.

مما يساعد على فهم المنتجات الأعلى ربحية، وليس فقط الأعلى مبيعًا.

5. البحث وتصفية المنتجات

تحتوي اللوحة على أدوات تفاعلية للبحث والتصفية، مثل:

- التصفية حسب الفئة.

- التصفية حسب نطاق السعر.

- البحث باسم المنتج.

- عرض المنتجات المطابقة للبحث.

6. الجداول التفاعلية والبيانات المصفاة

يعرض المشروع جداول بيانات تفصيلية للمنتجات، تشمل معلومات مثل:

- اسم المنتج.

- التصنيف.

- السعر.

- الربح.

- عدد مرات البيع.

- بيانات SKU وبعض الحقول التشغيلية.

كما يتيح تنزيل البيانات المصفاة لاستخدامها في التحليل أو التقارير لاحقًا.

7. تحليل توزيع الأسعار

يشمل المشروع رسومًا تساعد على فهم توزيع الأسعار داخل البيانات، مثل:

- توزيع الأسعار حسب الفئة.

- التوزيع العام للأسعار.

- مقارنة نطاقات الأسعار بين الفئات المختلفة.

التقنيات المستخدمة

- Python

- Pandas

- Streamlit

- Plotly

- NumPy

- OpenPyXL (عند التعامل مع ملفات Excel إن وُجدت).

القيمة التي يقدمها المشروع

تساعد لوحة التحكم هذه في:

- متابعة الأداء العام للمتجر.

- فهم الفئات الأعلى مبيعًا وربحية.

- تحليل المنتجات الأفضل أداءً.

- دراسة العلاقة بين السعر والربحية.

- تسهيل استكشاف البيانات باستخدام الفلاتر والبحث.

- دعم اتخاذ القرار التجاري بطريقة مبنية على البيانات.

يعكس هذا المشروع قدرتي على تحليل البيانات وتنظيفها واستخراج مؤشرات مهمة منها، ثم تحويلها إلى Dashboard تفاعلية سهلة الاستخدام وذات قيمة عملية.