تحليل مبيعات Superstore بالتحليل الاحصائي والاستكشافي باستخدام بايثون

قمت بتنفيذ مشروع تحليل استكشافي لبيانات مبيعات متجر Superstore بهدف استخراج مؤشرات عملية تساعد في فهم الأداء البيعي والربحية واتجاهات الطلب. ركز المشروع على تقديم رؤية واضحة تدعم اتخاذ قرارات تسويقية وتشغيلية مبنية على البيانات. نظرة عامة على البيانات: تم تحليل قاعدة بيانات تحتوي على أكثر من 9000 عملية بيع، وتشمل معلومات تفصيلية عن الطلبات، المنتجات، العملاء، المناطق الجغرافية، الخصومات، الإيرادات، والأرباح. أهم المتغيرات التي تم تحليلها تضمنت: المبيعات Sales الربح Profit الخصم Discount الفئة Category الفئة الفرعية Sub-Category المنطقة Region تاريخ الطلب Order Date تم تنفيذ التحليل عبر الخطوات التالية: - تحميل البيانات وفحص بنيتها العامة - مراجعة الإحصاءات الوصفية والتأكد من جودة البيانات - تحويل التواريخ ومعالجة القيم المفقودة - تحليل أعلى المنتجات تحقيقًا للإيرادات - دراسة اتجاهات المبيعات والأرباح عبر الزمن - مقارنة أداء الفئات الرئيسية - تحليل الأداء حسب المناطق الجغرافية - تقييم تأثير الخصومات على الربحية - حساب هوامش الربح حسب الفئة - تحليل الطلب على الفئات الفرعية أبرز النتائج: - فئة Technology حققت أعلى هامش ربح مقارنة بباقي الفئات - فئة Furniture سجلت حجم مبيعات مرتفع مع هامش أقل نسبيًا - بعض الخصومات المرتفعة ارتبطت بانخفاض الربحية - عدد محدود من المنتجات ساهم بنسبة كبيرة من الإيرادات - اختلاف ملحوظ في الأداء بين المناطق الجغرافية القيمة العملية للتحليل: - ساعد التحليل في تحديد المنتجات الأعلى تأثيرًا على الإيرادات - ساعد التحليل في تقييم فعالية سياسة الخصومات - ساعد التحليل في فهم توزيع الأرباح حسب الفئة - ساعد التحليل في دعم قرارات تحسين إدارة المخزون - ساعد التحليل في توجيه التركيز نحو المناطق الأعلى أداءً