مشروع متكامل لتحليل بيانات المبيعات لمتجر عالمي (Global Superstore) يهدف إلى تحويل البيانات الخام إلى قرارات تجارية مدروسة.
أبرز ما تم إنجازه في المشروع:
تنظيف البيانات (Data Cleaning): معالجة القيم المفقودة وتصحيح أنواع البيانات لضمان دقة التحليل.
التحليل الاستكشافي (EDA): استخدام مكتبة Pandas لتحليل أنماط المبيعات والربحية عبر المناطق والفئات المختلفة.
تصوير البيانات (Data Visualization): إنشاء أكثر من 7 رسوم بيانية احترافية باستخدام Matplotlib و Seaborn لتوضيح التوجهات الزمنية وتوزيع المبيعات.
استخراج الرؤى (Insights): تحديد المناطق الأكثر ربحية (Central US) والفئات الأعلى مبيعاً (Technology) وتقديم توصيات لزيادة الحصة السوقية.
الأدوات المستخدمة: Python, Pandas, Matplotlib, Seaborn, Jupyter Notebook
