في هذا المشروع عملت على تحليل بيانات مبيعات حقيقية ، بهدف فهم أداء المبيعات واستخراج أهم المؤشرات التي تساعد في اتخاذ القرار.

بدأت بتنظيف البيانات وتجهيزها، مثل معالجة التواريخ، الأعمدة الرقمية، الخصومات، الأرباح، وتكاليف الشحن. بعد ذلك حللت المبيعات حسب الوقت، فئات المنتجات، المناطق، الخصومات، والربحية.

أنشأت عدة رسوم بيانية توضح:

اتجاه المبيعات شهرياً
المبيعات حسب فئة المنتج
الربح حسب المنطقة
العلاقة بين الخصم والربح
بعد التحليل، بنيت نموذج Machine Learning باستخدام Random Forest Regression لتوقع قيمة المبيعات اعتماداً على عوامل مثل الكمية، الخصم، سعر الوحدة، تكلفة الشحن، المنطقة، وفئة المنتج.

تم تقييم النموذج باستخدام مقاييس واضحة مثل MAE وRMSE وR2، وكانت النتيجة جيدة في توقع المبيعات من البيانات المتاحة.

المشروع يحتوي على:

البيانات الأصلية
بيانات منظفة
كود Python كامل
رسوم بيانية
تقرير نتائج
تقييم النموذج
هذا المشروع يوضح قدرتي على تنفيذ مشروع تحليل مبيعات كامل من البداية إلى النهاية، مع عرض النتائج بطريقة بسيطة وواضحة.