تحليل مبيعات وأرباح Superstore | Python + SQL + Data Warehouse

0 (0)

الوصف

تحليل مبيعات وأرباح متجر Superstore (من البيانات الخام لحد القرارات)
مشروع تحليل بيانات متكامل على بيانات متجر تجزئة، بنيت فيه مستودع بيانات (Data Warehouse) على PostgreSQL، وحللت البيانات بـ SQL وPython، وطلعت رسومات توضح أين الربح وأين الخسارة.

أهم النتائج:

الفئات: التكنولوجيا الأعلى مبيعاً (836,154) وربحاً (145,455). الأثاث مبيعاته 742,000 بس ربحه 18,451 فقط، يعني هامش ضعيف جداً.
الفئات الفرعية: أعلى ربح من Copiers (55,618) وPhones (44,516) وAccessories (41,937). في المقابل Tables بخسارة 17,725 وBookcases (3,473-) وSupplies (1,189-).
الاتجاه الشهري: المبيعات بتزيد بوضوح في الربع الأخير، وأعلى قمة في نوفمبر، بينما الربح ثابت نسبياً ومش بيلاحق نمو المبيعات.
الخصومات: الخصم لحد 20% بيحافظ على ربح موجب، وأفضل متوسط ربح عند 10% (96.06). فوق 30% المتوسط يبقى سالب، وعند 50% الخسارة بتوصل لـ 310.70- للعملية.

اللي هتستلمه:

تنظيف وتجهيز البيانات
تصميم مستودع بيانات بنموذج نجمي (Star Schema) واستعلامات SQL
تحليل بـ Python ورسومات بيانية واضحة
ملخص بالتوصيات (مثلاً ضبط سياسة الخصم ومراجعة تسعير الفئات الخاسرة)

الأدوات: Python (Pandas, Matplotlib, Seaborn) | PostgreSQL | SQL | Excel

إضافات الخدمة

إضافة لوحة تحكم (Dashboard) مع رسوم بيانية تفاعلية

10 يومين

شراء الخدمة

المبلغ الكلي $5

البائع

Eslam Magdy

بائع مستوي: جديد

محلل بيانات

0.0 (0)

| اخر ظهور: منذ 23 ساعة

أنا محلل بيانات، ودوري الأساسي هو مساعدة المنظمات في استخراج البيانات من جداولها وقواعد بياناتها، واستخراج المعلومات القيمة وعرضها بشكل مفهوم. من خلال تحل ....

تواصل معي

معلومات

السعر $5

مدة التسليم 4 أيام

طلبات قيد التنفيذ 0

الطلبات المكتملة 0

العملاء 0

المبيعات 0

إعلان ممول