الوصف:
تحليل شامل لبيانات متجر إلكتروني (Superstore Dataset) بهدف استخراج رؤى تساعد في تحسين المبيعات والأداء.
التفاصيل:
تنظيف البيانات (Data Cleaning):
معالجة القيم المفقودة، تنسيق الأعمدة، وتحويل البيانات لتصبح جاهزة للتحليل.
التحليل الاستكشافي (Exploratory Data Analysis – EDA):
تحليل المبيعات والأرباح عبر المناطق الجغرافية.
دراسة تأثير أنواع المنتجات وفئات العملاء على الأرباح.
مقارنة الأداء بين طرق الشحن المختلفة.
تصوير البيانات (Data Visualization):
إنشاء مخططات ورسوم بيانية توضح:
أكثر الفئات ربحية.
اتجاهات المبيعات حسب الوقت.
الخسائر الناتجة عن بعض المنتجات أو الفئات.
أدوات مستخدمة: Python (Pandas, Matplotlib, Seaborn), Power BI / Tableau.
المخرجات:
Dashboard تفاعلي يعرض أهم المؤشرات (KPIs).
تقرير (PDF أو PowerPoint) يلخص أهم النتائج والتوصيات.
أمثلة على الرؤى المستخلصة:
بعض المنتجات تحقق مبيعات عالية لكن أرباح منخفضة.
العملاء في مناطق معينة يفضلون منتجات أو طرق شحن محددة.
الفئات الأكثر ربحية يمكن التركيز عليها في الحملات التسويقية.
