مشروع متكامل لتحليل بيانات مبيعات متجر تجزئة باستخدام Python، بهدف فهم أداء المبيعات والأرباح، وتحديد العوامل المؤثرة على الربحية، واستخراج نتائج وتوصيات تساعد في اتخاذ قرارات أفضل. تم تنفيذ المشروع باستخدام بيانات عينة لأغراض تطبيقية.

أبرز ما تم تنفيذه:
دمج بيانات الطلبات والأشخاص والمرتجعات في مجموعة بيانات مترابطة.
فحص جودة البيانات وتنظيفها، بما يشمل إزالة 504 صفوف مكررة، ومعالجة القيم الناقصة، وتوحيد تنسيقات البيانات.
تنفيذ Feature Engineering وإنشاء مؤشرات وخصائص إضافية لدعم التحليل.
إجراء تحليل استكشافي وتشخيصي للمبيعات والأرباح والخصومات والفئات والمناطق والعملاء والمرتجعات.
تحليل العلاقة بين الخصومات والربحية، وتحديد أبرز المنتجات والفئات الفرعية المساهمة في الخسائر.
إنشاء رسوم بيانية توضح أهم الأنماط والنتائج، مع إعداد تقرير تحليلي يتضمن استنتاجات وتوصيات عملية.
تحسين استهلاك الذاكرة للبيانات من 9.3 MB إلى 1.2 MB، بانخفاض يقارب 87%.

الأدوات المستخدمة:
Python، pandas، NumPy، Matplotlib، Seaborn، Jupyter Notebook.