تحليل مبيعات

الوصف: "تحويل بيانات المبيعات الخام إلى قرارات استراتيجية! في هذا المشروع، قمت بمحاكاة دور محلل البيانات المتكامل (Full-Stack Data Analyst)، بداية من معالجة البيانات باستخدام Python وصولاً إلى بناء واجهة تفاعلية متقدمة وتنبؤات بالذكاء الاصطناعي." الأدوات والتقنيات: Python: استخدمت مكتبات (Pandas, NumPy) لتنظيف ومعالجة البيانات، و (Scikit-Learn) لبناء نموذج Machine Learning للتنبؤ بالمبيعات المستقبلية. Power BI: تصميم وتطوير الداشبورد. UI/UX Design: تصميم واجهة عصرية (Dark Mode Theme) مع نظام تنقل مخصص (Custom Navigation) لتحسين تجربة المستخدم. أبرز المميزات : Dynamic UX: قائمة جانبية تفاعلية تحاكي تطبيقات الويب. Profit & Loss Logic: تحليل منفصل للأرباح (بالأخضر) والخسائر (بالأحمر) لتسليط الضوء على مناطق العجز بدقة. 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.