Supermarket Sale analysis

في الواقع، نادرًا ما تكون البيانات جاهزة للتحليل. باستخدام بايثون ومكتباتها مثل Pandas وNumPy وMatplotlib وSeaborn، جمعتُ بيانات المبيعات من ملف Excel يحتوي على معاملات من سوبر ماركت، ثم قيّمتُ جودتها وبنيتها لضمان دقتها واتساقها. بعد ذلك، نظّفتُ البيانات وعالجتُها لتجهيزها للتحليل، وهي عملية تُعرف باسم "معالجة البيانات". جميع خطواتي موثقة بالكامل في دفتر ملاحظات Colab مُرفق في مجلد المشروع، يوضح مراحل جمع البيانات ومعالجتها وتحليلها، بالإضافة إلى تصورات وإحصاءات مُعدّة باستخدام بايثون ومكتباتها القوية لتحليل البيانات. تحتوي مجموعة البيانات التي سأعمل على معالجتها وتحليلها وتصورها على بيانات مبيعات سوبر ماركت جُمعت من متجر تجزئة يعمل في فروع مختلفة. وتتضمن سجلات معاملات مُفصّلة مثل نوع العميل، وجنسه، وخط إنتاجه، والمبلغ الإجمالي، وطريقة الدفع، وتاريخ الشراء. تُتيح هذه المجموعة فرصة رائعة لاستكشاف سلوك العملاء، واتجاهات المبيعات، وأداء المنتج. من خلال تحليلها، أهدف إلى اكتشاف أنواع العملاء الأكثر مساهمة في الإيرادات، وكيف تختلف المبيعات باختلاف الفرع أو خط الإنتاج، وما هي طرق الدفع الأكثر شيوعًا.