تحليل بيانات مبيعات متجر باستخدام Python

يتكوّن المشروع من مرحلتين رئيسيتين: تنظيف البيانات (Data Wrangling): تم جمع بيانات المبيعات الخاصة بمتجر من ملف CSV، ثم تنظيفها باستخدام مكتبة pandas في Python. شمل ذلك إزالة القيم المكررة والمفقودة، تعديل أنواع البيانات، واكتشاف القيم الشاذة باستخدام طريقة IQR، بالإضافة إلى إنشاء أعمدة جديدة مثل إجمالي الفاتورة والضريبة. النتيجة كانت قاعدة بيانات جاهزة للتحليل والتصوّر. تحليل الأداء واستخلاص الرؤى (Business Insights): بعد تجهيز البيانات، تم تحليلها لاستخراج مؤشرات الأداء الرئيسية. أبرز النتائج: رضا العملاء مرتفع (تقييمات بين 7 و9). منتجات الأغذية والمشروبات والإكسسوارات هي الأعلى مبيعًا وتقييمًا. الأداء متقارب بين الفروع الثلاثة. المبيعات تتفاوت حسب الأيام والساعات مع وجود ذروات زمنية محددة. هذا المشروع يبرز مهاراتي في تنظيف البيانات وتحليلها واستخلاص التوصيات العملية باستخدام أدوات تحليل البيانات.