📊 التحليل الشامل لمتجر 𝐒𝐮𝐩𝐞𝐫𝐬𝐭𝐨𝐫𝐞
__________________________
⁉️ "هل تبحث عن تحويل أرقامك الصامتة إلى استراتيجيات نمو ملموسة؟"
💡 "ساعدتُ في تحويل البيانات المعقدة إلى رؤى بصرية ذكية، مما مكّن الإدارة من تحديد نقاط الهدر بدقة ورفع كفاءة المبيعات بنسبة ملحوظة."
♻️ في هذا المشروع، لم أكتفِ بتنظيف البيانات فحسب، بل قمت ببناء رحلة تحليلية كاملة تضمن لك دقة الأرقام وعمق الرؤية، مستخدماً أقوى أدوات تحليل البيانات لضمان نمو أعمالك وتجنب الهدر.
وصف المشروع:
_____________
تحليل متكامل لبيانات متجر "𝐒𝐮𝐩𝐞𝐫𝐬𝐭𝐨𝐫𝐞" يجمع بين قوة 𝐄𝐱𝐜𝐞𝐥 في معالجة البيانات ومرونة 𝐏𝐲𝐭𝐡𝐨𝐧 في التحليل العميق والنمذجة. يهدف المشروع إلى تحويل البيانات الخام إلى رؤى تجارية قابلة للتنفيذ تدعم اتخاذ القرار.
🛠 مراحل العمل في المشروع:
__________________________
1️⃣ معالجة البيانات باستخدام 𝐄𝐱𝐜𝐞𝐥
Ⅰ_فهم البيانات (𝐌𝐞𝐭𝐚 𝐃𝐚𝐭𝐚): تحليل هيكل البيانات، الحقول، وأنواعها.
Ⅱ_تحديد الأهداف: صياغة الأسئلة التجارية الأساسية التي يحتاج المتجر للإجابة عليها.
Ⅲ_تنظيف البيانات (𝐃𝐚𝐭𝐚 𝐂𝐥𝐞𝐚𝐧𝐢𝐧𝐠): معالجة كافة المشكلات وبناء نموذج بيانات لعلاج التضارب في أسماء المنتجات.
Ⅳ_التطبيع (𝐍𝐨𝐫𝐦𝐚𝐥𝐢𝐳𝐚𝐭𝐢𝐨𝐧): إعادة هيكلة البيانات لضمان الاتساق ومنع التكرار.
Ⅴ_الجداول المحورية (𝐏𝐢𝐯𝐨𝐭 𝐓𝐚𝐛𝐥𝐞𝐬): تلخيص البيانات واستخراج المؤشرات الرئيسية.
Ⅵ_التوثيق: شرح كامل ومفصل لكافة خطوات المعالجة.
______________
2️⃣ التحليل المتقدم باستخدام 𝐉𝐮𝐩𝐲𝐭𝐞𝐫 (𝐏𝐲𝐭𝐡𝐨𝐧)
Ⅰ_تجهيز البيانات: استيراد وهيكلة البيانات للتحليل البرمجي.
Ⅱ_فحص الجودة: التأكد من خلو البيانات من القيم المفقودة أو المكررة (بناءً على نتائج تنظيف 𝐄𝐱𝐜𝐞𝐥).
Ⅲ_تحليل الربحية: دراسة هوامش الربح عبر جميع الفئات والمناطق.
Ⅳ_التصور البياني (𝐕𝐢𝐬𝐮𝐚𝐥𝐢𝐳𝐚𝐭𝐢𝐨𝐧𝐬): تصميم رسوم بيانية تفاعلية واحترافية باستخدام مكتبات (𝐌𝐚𝐭𝐩𝐥𝐨𝐭𝐥𝐢𝐛, 𝐒𝐞𝐚𝐛𝐨𝐫𝐧, 𝐏𝐥𝐨𝐭𝐥𝐲 𝐄𝐱𝐩𝐫𝐞𝐬𝐬).
Ⅴ_نموذج 𝐑𝐅𝐌 (تقسيم العملاء): تصنيف العملاء بناءً على (الحداثة، التكرار، والقيمة المالية) لتحديد الفئات الأكثر قيمة.
_______________________________
💡 القيمة المضافة ونتائج المشروع:
_______________________________
✔ رؤى تجارية قابلة للتنفيذ: تحليل مبيعات التجزئة وبيانات العملاء لتقديم توصيات تدعم نمو الأرباح.
✔ تقارير بصرية متطورة: عرض اتجاهات الإيرادات وأداء المنتجات وفئات العملاء بشكل يسهل فهمه للمديرين وصناع القرار.
✔ استراتيجيات نمو مبنية على البيانات: استخدام تحليل 𝐑𝐅𝐌 لتحديد العملاء ذوي القيمة العالية والعملاء المعرضين للفقدان، مما يساعد في تخصيص الحملات التسويقية بفاعلية.
