تحليل البيانات باستخدام بايثون PYTHON
أ. تنظيف البيانات وتجهيزها (Data Cleaning & Preparation)
الأداة: Pandas (Python Data Analysis Library).
الإجراءات:
فحص القيم المفقودة (Missing Values) والتعامل معها بالطريقة المناسبة.
التحقق من أنواع البيانات (Data Types) وتحويلها عند اللزوم.
معالجة القيم الشاذة (Outliers) التي قد تؤثر على التحليل.
إنشاء حقول جديدة إذا لزم الأمر (مثل حساب هامش الربح، أو تصنيف الخصومات).
ب. التحليل الأساسي واستخراج المؤشرات (Exploratory Data Analysis - EDA)
الأداة: Pandas.
التركيز التحليلي:
الأداء العام: تحليل المبيعات والأرباح الإجمالية وتوزيع الخصومات.
تحليل الفئات والمنتجات: تحديد الفئات والمنتجات الأكثر ربحية ومبيعاً.
التحليل الجغرافي: توزيع الأداء (المبيعات والأرباح) حسب المناطق المحددة.
تحليل الاتجاهات الزمنية: تحديد أعلى فترات الأداء (شهرية/ربع سنوية).
ج. التصور البياني وإنشاء التقارير (Visualization & Reporting)
الأدوات: Matplotlib و Seaborn.
الإجراءات:
إنشاء مجموعة متنوعة من الرسوم البيانية المتخصصة (مثل Box Plots، Bar Charts، Heatmaps، Line Charts) لتوضيح العلاقات والتوزيعات.
استخدام Seaborn لتصميم تصورات إحصائية جذابة وواضحة (مثل توزيع الخصومات، والارتباط بين المبيعات والأرباح).
