تحليل البيانات التسويقية والتصور Python

تحليل البيانات التسويقية والتصور

نظرة عامة على المشروع

يستعرض هذا المشروع تحليلًا شاملاً لمجموعات بيانات تسويقية مختلفة باستخدام تقنيات متقدمة لتصور البيانات. الهدف الرئيسي هو اكتشاف الأفكار والأنماط من خلال التمثيلات الرسومية، مما يجعل البيانات المعقدة أكثر سهولة وفهمًا لاستراتيجيات التسويق.

المكونات الرئيسية

1. تحليل الدخل حسب المجموعة

- الوصف: يعرض هذا المخطط النقطي العلاقة بين الدخل وMnRTotal، مقسمة إلى أربع مجموعات مميزة. تمثل كل مجموعة بلون مختلف، مما يبرز العلاقة الإيجابية بين الدخل وMnRTotal.

- الأدوات المستخدمة: Python، Matplotlib، Seaborn

- الأفكار: يكشف التحليل أن مستويات الدخل الأعلى ترتبط بقيم MnRTotal أعلى، مع وجود مجموعات مميزة تشير إلى شرائح ديموغرافية أو سلوكية مختلفة. هذه المعلومات حاسمة للحملات التسويقية المستهدفة.

2. خريطة الحرارة لمصفوفة الارتباط

- الوصف: توضح خريطة الحرارة لمصفوفة الارتباط الثلاثية الارتباطات الزوجية بين المتغيرات المتعددة في مجموعة البيانات. تشير شدة اللون والاتجاه (الأحمر للإيجابي، الأزرق للسلبي) إلى قوة واتجاه الارتباطات.

- الأدوات المستخدمة: Python، Seaborn

- الأفكار: يساعد هذا التصور في تحديد الارتباطات الإيجابية والسلبية القوية، مما يساعد في اختيار الميزات والتحليل متعدد المتغيرات. فهم هذه العلاقات يمكن أن يحسن استراتيجيات التسويق وتخصيص الموارد.

3. الرسوم البيانية لتوزيع البيانات الإحصائية

- الوصف: مجموعة من خمسة عشر رسمًا بيانيًا، يمثل كل منها توزيع ترددات مختلف للمتغيرات مثل الدقة، الفعالية، و الكفاءة. تختلف هذه الرسوم البيانية في الشكل، الانحراف، وعدد القمم، مما يوفر عرضًا تفصيليًا لخصائص البيانات الإحصائية.

- الأدوات المستخدمة: Python، Matplotlib

- الأفكار: تكشف الرسوم البيانية عن التوزيع الأساسي لكل متغير، مما يبرز التوزيعات الطبيعية، المنحرفة، والمزدوجة القمم. هذه المعلومات ضرورية لفهم سلوك العملاء وتفضيلاتهم، مما يمكن أن يوجه قرارات التسويق.

الخاتمة

يظهر هذا المشروع قوة تصور البيانات في استخراج الأفكار المفيدة من مجموعات البيانات التسويقية المعقدة. من خلال استخدام تقنيات رسومية متنوعة، يوفر ملخصًا واضحًا وموجزًا لخصائص البيانات، مما يسهل اتخاذ القرارات الأفضل وفهم أعمق لاتجاهات السوق.

التقنيات المستخدمة

- لغة البرمجة: Python

- المكتبات: Matplotlib، Seaborn، Pandas

- الأدوات: Jupyter Notebook، Anaconda