تحليل مبيعات متجر إلكتروني

مشروع تحليل بيانات لمتجر إلكتروني بهدف فهم أداء المبيعات والعملاء والمنتجات واكتشاف العوامل التي تؤثر على الأرباح واتخاذ قرارات مبنية على البيانات. أهداف المشروع تحليل أداء المبيعات الشهرية والسنوية معرفة المنتجات الأكثر والأقل مبيعًا تحليل سلوك العملاء مقارنة طرق الدفع والمناطق الجغرافية متابعة الأرباح والـ Profit Margin بناء Dashboard تفاعلية لدعم اتخاذ القرار البيانات المستخدمة الجداول الرئيسية Customers Orders OrderDetails Products Categories Payments Dates أهم الأعمدة OrderID CustomerID ProductName Category Quantity UnitPrice TotalAmount PaymentMethod Region OrderDate خطوات التنفيذ 1. تنظيف البيانات تم استخدام Power Query و SQL لتنظيف البيانات من: القيم المفقودة التكرار تنسيق التواريخ توحيد أسماء المنتجات والفئات معالجة الأخطاء في الأسعار والكميات 2. تصميم قاعدة البيانات تم بناء Data Model وربط الجداول باستخدام: Primary Keys Foreign Keys Relationships مع تطبيق مفاهيم الـ Normalization لتحسين الأداء. 3. التحليل باستخدام SQL تم كتابة استعلامات لتحليل: إجمالي المبيعات أعلى المنتجات مبيعًا العملاء الأعلى إنفاقًا المبيعات حسب المنطقة المبيعات حسب طريقة الدفع مقارنة الأداء الشهري أمثلة KPIs Total Sales Total Orders Total Customers Average Order Value Total Profit Growth Rate Profit Margin الداشبورد تم تصميم Dashboard تفاعلية في Power BI تحتوي على: KPI Cards Bar Charts Line Charts Pie & Donut Charts Map Visualization Filters & Slicers أهم التحليلات والنتائج اكتشاف أن فئة Electronics تحقق أعلى الإيرادات العملاء المتكررون يمثلون نسبة كبيرة من الأرباح بعض المناطق تحقق مبيعات مرتفعة بهامش ربح منخفض الدفع الإلكتروني ارتبط بمتوسط طلب أعلى المواسم والعروض أثرت بشكل مباشر على حجم المبيعات الأدوات المستخدمة SQL Server Power BI Power Query Excel المهارات المستخدمة تحليل البيانات – SQL – Data Cleaning – Dashboard Design – Business Analysis – Power BI – Power Query – KPI Analysis القيمة التي قدمها المشروع ساعد المشروع على: تسريع اتخاذ القرار تحسين فهم سلوك العملاء تحسين إدارة المنتجات متابعة الأداء بشكل لحظي