Analiza danych sprzedaży Super Store

Przeprowadziłem kompleksową analizę zestawu danych Superstore, aby odkryć trendy sprzedaży, zachowania klientów i wnioski dotyczące wydajności produktów. Projekt obejmował czyszczenie danych, eksploracyjną analizę danych (EDA) oraz interaktywne wizualizacje wspierające podejmowanie decyzji opartych na danych.

Zrealizowane kluczowe zadania:

Oczyszczono i przygotowano surowe dane sprzedażowe do analizy przy użyciu Excela i Pythona (Pandas).

Przeprowadzono eksploracyjną analizę danych (EDA), aby zidentyfikować kluczowe wzorce w sprzedaży, zysku i segmentach klientów.

Zbudowano interaktywne pulpity nawigacyjne przy użyciu Power BI, aby zobrazować:

Sprzedaż według regionu, kategorii i podkategorii

Trendy zysku w czasie

Najlepiej sprzedające się produkty i przedmioty generujące straty


Wygenerowano użyteczne wnioski w celu optymalizacji strategii zarządzania zapasami i marketingu.


Użyte narzędzia: Excel, Python (Pandas, Matplotlib, Seaborn), Power BI