نفذت مشروعًا متكاملًا لتحليل بيانات المبيعات والربحية لشركة تجزئة باستخدام Python، بهدف تحويل البيانات الخام إلى رؤى تساعد في اتخاذ القرارات التجارية.

**1. تنظيف البيانات:** فحص أنواع البيانات، معالجة القيم المفقودة والمتكررة والشاذة، تنظيف النصوص والتواريخ، وإنشاء دوال تنظيف قابلة لإعادة الاستخدام مع تصدير البيانات بصيغة Parquet.

**2. هندسة الخصائص وتحليل العملاء:** إنشاء خصائص جديدة مثل مدة الشحن وهامش الربح ونطاق الخصومات، وتطبيق تحليل RFM لتقسيم العملاء حسب سلوكهم وقيمتهم، وتحديد المنتجات ذات المبيعات المرتفعة والأرباح المنخفضة.

**3. التحليل والتصور البياني:** تحليل المبيعات والأرباح حسب المنتجات والفئات والمناطق، ودراسة تأثير الخصومات وطرق الشحن، وإنشاء رسوم بيانية وتقارير ومؤشرات أداء KPI.

**الأدوات المستخدمة:** Python, Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn, Jupyter Notebook, Parquet.