تحليل شامل لبيانات المبيعات (Retail Sales) باستخدام بايثون – تنظيف البيانات واستخراج رؤى لدعم القرار

مشروع تحليل مبيعات متجر تجزئة (Retail Store Sales Analysis). قمت بتنفيذ مشروع لتحليل بيانات مبيعات متجر تجزئة بهدف فهم سلوك العملاء واستخراج رؤى تساعد على تحسين الأداء وزيادة المبيعات. بدأت بتنظيف البيانات (Data Cleaning) من خلال معالجة القيم المفقودة (Missing Values) وتصحيح الأخطاء واكتشاف القيم الشاذة (Outliers) وتحويل البيانات إلى صيغة مناسبة للتحليل. بعد ذلك قمت بإجراء تحليل استكشافي للبيانات (Exploratory Data Analysis - EDA) واستخدام التصور البياني (Data Visualization) لفهم الأنماط والاتجاهات داخل البيانات، مثل: * تحليل اتجاهات المبيعات عبر الزمن (Sales Trends Over Time) * مقارنة أداء المنتجات والفئات المختلفة (Product Performance Analysis) * تحليل سلوك العملاء وأنماط الشراء (Customer Purchasing Behavior) * تحديد الفترات الأعلى مبيعًا (Peak Sales Periods) ساعدت الرسوم البيانية في توضيح العلاقات بين المتغيرات واكتشاف العوامل المؤثرة على المبيعات، مما يوفر insights تدعم اتخاذ قرارات تجارية أفضل وتحسين استراتيجيات التسويق والمبيعات. المشروع يوضح القدرة على: ✔ تنظيف البيانات ومعالجتها ✔ تحليل البيانات واستخراج الأنماط ✔ إنشاء تصورات بيانية احترافية ✔ تحويل البيانات إلى insights قابلة للتطبيق تم تنفيذ المشروع باستخدام Python ومكتبات تحليل البيانات مثل Pandas وMatplotlib وSeaborn.