تحليل بيانات مبيعات متجر تجزئة وبناء لوحة تحكم تفاعلية (Interactive Dashboard)

يهدف هذا المشروع إلى تحليل بيانات مبيعات متجر إلكتروني/تجزئة ضخم لفهم العوامل المؤثرة على الأرباح والمبيعات، واستخراج رؤى دقيقة تساعد أصحاب القرار على تحسين الأداء المالي وتقليل الخسائر. تم إجراء تحليل استكشافي شامل (EDA) تُوج ببناء لوحة تحكم تفاعلية باستخدام تقنيات الـ Dash و Plotly لعرض النتائج بشكل مرئي يسهل فهمه. المهارات والأدوات المستخدمة: لغة البرمجة: Python معالجة وتنظيف البيانات: Pandas, NumPy التصوير المرئي للبيانات (Data Visualization): Matplotlib, Seaborn بناء لوحات التحكم (Dashboards): Dash Bootstrap Components, Plotly Express, Plotly Graph Objects خطوات العمل التي تم تنفيذها: تنظيف ومعالجة البيانات (Data Cleaning): التعامل مع التنسيقات المختلفة وتحويل التواريخ لمعرفة مدة الشحن الدقيقة (Shipping Time). التخلص من الأعمدة غير المؤثرة والبيانات المكررة لضمان دقة التحليل. التحليل الاستكشافي للبيانات (EDA): دراسة التوزيعات واكتشاف القيم الشاذة (Outliers) لمبيعات وأرباح المتجر. قياس أداء المبيعات والأرباح بناءً على عدة عوامل (فئة العميل، المنطقة الجغرافية، نوع المنتج، وطرق الشحن). استخراج الرؤى التجارية (Business Insights): اكتشاف مناطق الخلل (مثل المنطقة الوسطى "Central" التي تحقق خسائر رغم ارتفاع المبيعات بسبب زيادة الخصومات). تحليل أداء المنتجات (تحديد المنتجات الأكثر ربحية مثل "الكراسي"، والمنتجات التي تسبب خسائر فادحة مثل "الطاولات"). تحليل سلوك الشحن وتحديد أفضل مدة شحن تزيد من رضا العملاء وتحافظ على هوامش الربح. بناء لوحة تحكم تفاعلية (Interactive Dashboard): تصميم واجهة مستخدم احترافية تعرض مؤشرات الأداء الرئيسية (KPIs) من خلال رسوم بيانية تفاعلية (Bar Charts, Line Graphs). إدراج جداول بيانات ديناميكية تتيح للمستخدم استعراض البيانات التفصيلية بسهولة. مخرجات وقيمة المشروع (Business Value): هذا المشروع لا يقتصر على عرض الأرقام فحسب، بل يقدم توصيات عملية (Actionable Insights) قابلة للتطبيق الفوري، مثل إعادة تسعير المنتجات الخاسرة، تحسين سياسة الخصومات للفئة المستهلكة (Consumer)، واختيار طرق الشحن الأكثر كفاءة لتعظيم العائد على الاستثمار (ROI).