تحليل بيانات مبيعات متقدم وتقارير آلية - Python Superstore Sales Analysis

Claude finished the response صاغ محتوى جاهز للمشروع الأول وعرض إنشاء الباقي صاغ محتوى جاهز للمشروع الأول وعرض إنشاء الباقي تمام، هملّهلك كل الحقول جاهزة لأول عمل، وبعدين أديك التانيين: العمل الأول: Bike Sales Dashboard عنوان العمل: تحليل وDashboard تفاعلي لمبيعات الدراجات - Excel تفاصيل العمل: داشبورد تفاعلي احترافي في Excel لتحليل بيانات مبيعات دراجات، يوضح تأثير عوامل زي الجندر، العمر، متوسط الدخل، ومسافة التنقل على قرار الشراء. تم استخدام: Data Cleaning لتجهيز البيانات Pivot Tables & Pivot Charts لتلخيص وعرض النتائج Slicers تفاعلية (Gender, Age, Commute Distance) لفلترة البيانات بشكل ديناميكي Dashboard Design لعرض النتائج بشكل واضح وسهل القراءة الهدف من المشروع كان تحويل بيانات خام لصورة واضحة تساعد في فهم سلوك العملاء واتخاذ قرارات مبنية على البيانات. مهارات متعلقة بالعمل: Excel, Data Analysis, Data Visualization, Pivot Tables, Dashboard Design قسم العمل: تحليل البيانات (Data Analysis) رابط العمل: (اختياري - سيبه فاضي لو مفيش رابط) الصور: ارفع سكرين شوت من الداشبورد نفسه (أهم شاشة فيه) جاهز أدّيك العمل التاني (Superstore) بنفس الطريقة؟ Screenshot_٢٠٢٦٠٨١٢_٠١٠١١٣.jpg أختار ايه فحص الخيارات المتاحة وصنف العمل بحكمة فحص الخيارات المتاحة وصنف العمل بحكمة اختار "برمجة، تطوير المواقع والتطبيقات" (اللي متحدد عندك دلوقتي أصلاً) — لأن شغلك بيعتمد على Python وأدوات برمجية في التحليل، فهي أقرب قسم تقني ليه. لو مش عايز تسيبها زي ما هي، البديل التاني الأقرب هو "أعمال وخدمات استشارية وإدارية" لأنه بيشمل التحليل والاستشارات، لكن الأنسب فعلاً هو قسم البرمجة لأن أعمالك (Python, Excel, SQL) تقنية بشكل مباشر. في القائمة مفيش قسم مخصص بالظبط لـ"Data Analysis"، فخليك على برمجة/تطوير. كمل يلا العمل التاني: Superstore Sales Analysis عنوان العمل: تحليل بيانات مبيعات متقدم وتقارير آلية - Python تفاصيل العمل: مشروع تحليل بيانات مبيعات كامل (9994 صف) باستخدام Python، هدفه استخراج نتائج عملية تساعد في فهم أداء المبيعات والربحية. تم تنفيذ: تنظيف بيانات متقدم (معالجة القيم الناقصة، فحص الـOutliers) Feature Engineering (حساب Profit Margin، Shipping Duration، تصنيف المبيعات لفئات) تحليل استكشافي (EDA) متقدم بـ9 رسومات بيانية (Correlation Heatmap، توزيعات المبيعات والأرباح حسب الفئة والمنطقة، الاتجاه الشهري) بناء كلاس Python (OOP) بمنهجية قابلة لإعادة الاستخدام مع Exception Handling تقارير KPI آلية أهم نتيجة: اكتشاف علاقة سلبية قوية بين نسبة الخصم والربحية (-0.86)، وإن الخصومات فوق 30% مرتبطة بخسارة شبه دائمة - نتيجة ممكن تتحول لتوصية عملية للإدارة.