مشروع تحليل بيانات متكامل طبّقت فيه دورة تحليل البيانات بدايةً من تنظيف وتجهيز البيانات، مرورًا بـ التحليل الاستكشافي للبيانات (EDA) واكتشاف الأنماط، وصولًا إلى بناء Interactive Power BI Dashboard واستخراج Business Insights & Recommendations.
بدأتُ بتجهيز بيانات الـ Superstore وتنظيفها والتحقق من جودة البيانات، ثم أجريت تحليلًا استكشافيًا لفهم توزيع المبيعات واكتشاف الأنماط والعلاقات بين مختلف المتغيرات.
ركز التحليل على الإجابة عن مجموعة من الأسئلة الرئيسية، منها:
ما إجمالي المبيعات، وكيف تتوزع المبيعات بين المناطق المختلفة؟
ما الفئات والأقسام الفرعية الأكثر والأقل مبيعًا؟ حيث تم تحليل أداء الـ Categories والـ Sub-Categories لتحديد المنتجات والأقسام الأكثر والأقل مساهمة في المبيعات.
أي شرائح العملاء تحقق أعلى المبيعات؟ من خلال مقارنة أداء شرائح العملاء المختلفة وتحديد الشريحة الأكثر تأثيرًا في إجمالي المبيعات.
من هم أفضل العملاء من حيث قيمة المبيعات؟ حيث تم تحليل العملاء وترتيبهم حسب المبيعات لتحديد أفضل العملاء.
ما المناطق والولايات والمدن الأعلى والأقل أداءً؟ باستخدام التحليل الجغرافي لمقارنة أداء المبيعات بين الـ Regions والـ States والـ Cities وتحديد المناطق ذات الأداء الأقوى والأضعف.
ما أكثر طرق الشحن استخدامًا من حيث المبيعات؟ من خلال مقارنة الـ Shipping Modes وتحليل مساهمة كل طريقة في المبيعات.
ما المنتجات والفئات التي تحقق أفضل أداء؟ بهدف تحديد المجالات التي تحقق أكبر مساهمة في المبيعات.
ما أهم الأنماط والاتجاهات الموجودة في بيانات المبيعات والعملاء؟ للوصول إلى فهم أعمق لأداء النشاط التجاري.
ما أهم الـ Business Insights والتوصيات التي يمكن استخلاصها من البيانات؟ وتحويل نتائج التحليل إلى معلومات تساعد في دعم اتخاذ القرارات.
بعد الانتهاء من التحليل، تم تحويل النتائج إلى Power BI Dashboard تفاعلية تحتوي على مجموعة من الـ KPIs والـ Visualizations لعرض أداء المبيعات والعملاء والفئات والمناطق بشكل واضح، مع إمكانية التفاعل مع البيانات واستكشاف التفاصيل من أكثر من منظور.
وفي النهاية، تم استخراج مجموعة من Business Insights وتوصيات مبنية على نتائج التحليل، بهدف مساعدة أصحاب القرار على فهم نقاط القوة والضعف وتحديد المجالات التي تحتاج إلى تحسين أو مزيد من التركيز.
الأدوات والتقنيات
Python | Pandas | Excel | Power BI
