تنظيف بيانات مبيعات المتجر وتحليلها وتصورها باستخدام لغة بايثون.

لقد عملت على مجموعة بيانات التنبؤ بمبيعات المتاجر، حيث قمت باستكشاف البيانات وتنظيفها وتحليلها وتصورها باستخدام لغة Python للكشف عن رؤى الأعمال الرئيسية. المهام الرئيسية: تنظيف البيانات: التعامل مع القيم المفقودة، وإزالة التكرارات والقيم المتطرفة، وأعمدة التاريخ المنسقة. تحليل البيانات الاستكشافية (EDA): تحديد الاتجاهات والعلاقات والأنماط في بيانات المبيعات. تحليل البيانات: العثور على العوامل الرئيسية التي تؤثر على أداء المبيعات وسلوك العملاء. تصور البيانات: تم إنشاؤه باستخدام الرسوم البيانية Seaborn وMatplotlib لتقديم الرؤى بطريقة واضحة تعتمد على البيانات. حصيلة: مجموعة بيانات نظيفة ومنظمة بشكل جيد وجاهزة لنماذج التنبؤ. رؤى أساسية حول اتجاهات المبيعات الموسمية وسلوك العملاء. توصيات قابلة للتنفيذ لاتخاذ القرارات المستندة إلى البيانات. الأدوات والمهارات المستخدمة: • بايثون (Pandas, Seaborn, Matplotlib). • تنظيف البيانات والمعالجة المسبقة. • تحليل البيانات الاستكشافية (EDA). • تحليل البيانات الإحصائية. • تصور البيانات. • Jupyter notebook.