تحليل مبيعات سوبرماركت

في هذا المشروع، قمت بتحليل بيانات المبيعات من سوبر ماركت. تضمنت مجموعة البيانات معلومات حول معاملات المبيعات، والعملاء، والمنتجات الشائعة. الخطوات: تحميل البيانات والاستكشاف: قمت بإدخال المكتبات اللازمة لبايثون (مثل Pandas، NumPy، وMatplotlib) في Kaggle. ثم، قمت بتحميل مجموعة بيانات التجزئة، والتحقق من القيم المفقودة، واستكشاف الإحصائيات الأساسية تنظيف البيانات: قمت بالتعامل مع البيانات المفقودة، وإزالة التكرارات، وتوحيد أسماء الأعمدة. تحليل البيانات الاستكشافي (EDA): باستخدام الرسوم البيانية و الاحصاء، قمت بفحص اتجاهات المبيعات، وسلوك العملاء، وأداء المنتج. تحليل السلاسل الزمنية: لفهم اتجاهات المبيعات على مر الزمن، قمت بتطبيق تحليل السلاسل الزمنية وتحديد الأنماط الموسمية. سلوك الجنس: تم تحليل سلوك كل جنس على المنتجات، الوقت النشط، الذي يرجح أن يشتري أكثر ويدفع أكثر، إلخ. تجزئة العملاء: تجميع العملاء بناءً على سلوك الشراء. مقاييس أداء المنتج: قمت بحساب المقاييس مثل الإيرادات لكل فئة منتج وتحديد العناصر الأكثر مبيعًا. التصور: قمت بإنشاء رسوم بيانية تفاعلية (باستخدام Matplotlib أو Seaborn) لتوصيل النتائج بفعالية.