مشروع استكشافي وتحليلي شامل لمجموعة بيانات مبيعات متجر تجزئة (تتضمن أكثر من 9,900 عملية شراء و790 عميلاً) بهدف تحديد الخسائر وتحسين الهوامش الربحية للشركة.

أبرز ما تم إنجازه في المشروع:
• معالجة وتنظيف البيانات (Data Inspection & Cleaning) والتعامل مع القيم المفقودة والقيم الشاذة (Outliers).
• تحليل سلوك العملاء والمناطق الجغرافية الأكثر والأقل ربحية للشركة.
• دراسة أثر نسبة الخصومات (Discount Rates) على صافي الأرباح وتحديد المنتجات التي تسبب خسائر مالية.
• إنشاء رسوم بيانية وتصورات تفاعلية (Data Visualizations) لشرح أسباب الخسائر وتقديم توصيات قابلة للتطبيق.

الأدوات والتقنيات المستخدمة (Tech Stack):
Python - Pandas - NumPy - Matplotlib - Seaborn - Jupyter Notebook

🔗 للاطلاع على التقرير الشامل، التفاصيل التقنية، والأكواد المصدرية (Source Code)، تفضل بزيارة رابط العمل المرفق.