مشروع تحليل بيانات مبيعات متجر تجزئة (سوبرماركت)
تفاصيل العمل
مشروع تحليل بيانات مبيعات متجر تجزئة (سوبرماركت) بهدف تحسين الأداء وزيادة الأرباح. تم تطبيق منهجية شاملة شملت تنظيف البيانات، والتحليل الاستكشافي المتعمق، وصولاً إلى بناء نموذج تعلم آلي للتنبؤ باتجاهات المبيعات المستقبلية. الأدوات والمهارات المطبقة:بيئة التحليل: Python (باستخدام مكتبات Pandas لمعالجة البيانات، و Matplotlib/Seaborn للتصور البياني).الإظهار الاحترافي: تصميم لوحات تحكم (Dashboards) تفاعلية وواضحة باستخدام Power BI أو Excel.النمذجة التنبؤية: تطبيق نموذج بسيط من التعلم الآلي (Machine Learning) للتنبؤ باتجاهات المبيعات. الرؤى الرئيسية المستخلصة (Actionable Insights):بعد تنظيف وتجهيز البيانات لضمان جودتها، كشف التحليل الاستكشافي عن مؤشرات حاسمة تساعد في اتخاذ القرارات: أداء المنتجات والفروع: تحديد المنتجات الأكثر مبيعاً (لتحسين المخزون) والفروع الأعلى أرباحاً (لتوجيه الاستثمار).أنماط سلوك العملاء: استكشاف تفضيلات العملاء وأنماط شرائهم، مما يدعم استراتيجيات التسويق والعروض الترويجية. التنبؤ بالطلب: استخدام نموذج {Machine Learning} لتوقع المبيعات المستقبلية وتحديد اتجاهات السوق، مما يساعد الإدارة في التخطيط الاستباقي للمخزون والموارد. الإنجازات والقيمة المضافة:هذا المشروع يبرهن قدرتي على تحويل البيانات الخام إلى رؤى مالية وعملية مباشرة:التحليل الشامل: إتقان دورة حياة تحليل البيانات بدءاً من التنظيف حتى عرض النتائج.دعم القرار: تقديم حلول بصرية احترافية (Dashboards) لتمكين الإدارة من اتخاذ قرارات قائمة على البيانات لزيادة المبيعات والأرباح .النمذجة للتطوير: القدرة على تطبيق أدوات الذكاء الاصطناعي لتقديم توقعات موثوقة تساعد في تطوير الأعمال.
مهارات العمل
بطاقة العمل
طلب عمل مماثل
