تحليل مبيعات أمازون الإلكترونية والرؤى الرئيسية

يهدف هذا المشروع إلى تقديم تحليل شامل لمبيعات منصة أمازون، مع التركيز على اتجاهات المبيعات، أداء العلامات التجارية، ورؤى حول فئات المنتجات. يستكشف المشروع الفترات الزمنية التي شهدت ارتفاع المبيعات وأداء العلامات التجارية الرائدة مثل Bose، Logitech، وSony، بالإضافة إلى تحليل الشعبية المتزايدة للفئات، حيث تتصدّر سماعات الرأس المبيعات.

مراحل التنفيذ

1. جمع وتنظيف البيانات

تم الحصول على البيانات من Kaggle أو مصادر مفتوحة تحتوي على مبيعات أمازون بين 2010 و2015.

تم استخدام Python مع مكتبات pandas وnumpy لتنظيف البيانات وإزالة القيم المكررة أو الناقصة.

تم تحويل التواريخ إلى صيغة قابلة للتحليل باستخدام datetime لإجراء تحليل زمني مفصل.

2. التحليل الاستكشافي للبيانات (EDA)

استكشاف اتجاهات المبيعات عبر فترات زمنية مختلفة (أيام، شهور، سنوات) باستخدام Plotly وSeaborn.

تحليل أداء العلامات التجارية (مثل Bose وSony) وفهم حصة السوق لكل منها.

تحديد الفئات الأكثر مبيعًا مثل الإلكترونيات، سماعات الرأس، والملحقات التقنية باستخدام bar charts وpie charts.

الكشف عن فترات الذروة في المبيعات مثل يناير 2015، وتحليل العوامل التي قد تكون ساهمت في هذا الارتفاع، مثل العروض الترويجية أو الأعياد.

3. بناء نماذج التنبؤ بالمبيعات

استخدام نموذج الانحدار الخطي (Linear Regression) لتوقع المبيعات المستقبلية.

تطوير نماذج الانحدار الزمني (Time Series Forecasting) باستخدام ARIMA لتحديد الاتجاهات الموسمية.

اختبار الأداء باستخدام معايير مثل RMSE وMAE لضمان دقة التوقعات.

4. تحليل الأداء بناءً على العلامات التجارية والفئات

دراسة المنافسة بين العلامات التجارية باستخدام مقارنات الأداء.

تحليل أثر الخصومات والعروض الترويجية على زيادة المبيعات لكل فئة.

الكشف عن المنتجات الأكثر مبيعًا وتقديم رؤى حول الأنماط التي تؤثر على قرارات المستهلكين.

5. تقديم التوصيات

استراتيجيات تسويق قائمة على البيانات: توجيه الحملات التسويقية نحو الفئات الأكثر طلبًا مثل سماعات الرأس.

توسيع تشكيلة المنتجات بناءً على الطلب المتزايد في فئات معينة.

الترويج الموسمي المستهدف خلال فترات الذروة مثل العطلات أو بداية السنة الجديدة.

6. إعداد التقارير والعروض التقديمية

إنشاء تقرير مفصل باستخدام Excel وGoogle Sheets لعرض نتائج التحليل والأرقام الرئيسية.

تطوير لوحة معلومات تفاعلية باستخدام Tableau لتقديم الرؤى للإدارة واتخاذ القرارات.

إعداد عرض تقديمي باستخدام Microsoft PowerPoint يتضمن تحليل الفترات الزمنية والاتجاهات الموسمية وأداء العلامات التجارية.

الأدوات والبرامج المستخدمة

Python: لتحليل البيانات (pandas، numpy، matplotlib، seaborn).

Jupyter Notebook: لتنفيذ الأكواد وعرض النتائج بشكل تفاعلي.

Tableau وPower BI: لتطوير لوحات معلومات تسهّل اتخاذ القرارات.

Excel وGoogle Sheets: لتحليل البيانات الأولي وعرض الجداول.

Plotly: لإنشاء رسوم بيانية تفاعلية تظهر أداء العلامات التجارية والفئات.

ARIMA وscikit-learn: لبناء نماذج تنبؤ بالمبيعات.

النتائج المتوقعة

تحديد العلامات التجارية والفئات الأعلى مبيعًا لتحسين استراتيجيات التسويق.

تحليل سلوك المستهلك وتقديم رؤى لتحسين تجربة المستخدم وزيادة المبيعات.

تقديم توصيات قائمة على البيانات لتوسيع المنتجات والترويج الموسمي.

تحسين دقة التوقعات المستقبلية عبر النماذج الزمنية.