تحليل بيانات المبيعات والربحية لمتجر Superstore باستخدام Python

منذ 5 أيام

اطلب عمل مماثل

عرض العمل

الوصف

# تحليل بيانات Superstore | من البيانات إلى القرارات
هل زيادة المبيعات تعني زيادة الأرباح؟ حللت بيانات Superstore (2016–2019، 9,994 سجلًا) لفهم الأداء وتحسين الربحية.
مراحل المشروع:
• تنظيف وتجهيز البيانات.
• Feature Engineering: متغيرات زمنية وحساب مدة الشحن وهامش الربح.
• EDA للمبيعات والعملاء والمنتجات والمناطق.
• تحليل الخصومات ومعدلات الخسارة.
• رسوم بيانية وExecutive KPI Dashboard.
أبرز النتائج:
• المبيعات $2.297M | الأرباح $286.4K | هامش الربح 12.47%.
• 5,009 طلبات و793 عميلًا.
• ارتباط الخصم بهامش الربح: -0.86.
• Technology الأعلى ربحًا، وTables وBookcases من أبرز مصادر خسائر الأثاث.
• أعلى 10% من العملاء يساهمون بـ57.29% من الأرباح.
• West الأعلى ربحًا، وCentral الأقل في هامش الربح.
التوصيات: تخصيص الخصومات حسب المنتج، مراجعة المنتجات الخاسرة، والاحتفاظ بالعملاء الأعلى ربحية.
الأدوات: Python, Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn, Jupyter Notebook.
أحوّل البيانات إلى رؤى تدعم قرارات تجارية أفضل.
I don't just analyze data. I turn it into business decisions.

تحليل الأعمال بايثون

التفاصيل

المشاهدات 0
المفضلة 0
القسم أمور اخرى

حساب المستخدم

يٌدار بواسطة أنجز تك الرقمية

All rights reserved © kaf 2026