تحليل البيانات التجارية باستخدام SQL – مشروع Northwind

في هذا المشروع، قمت بتحليل بيانات **قاعدة بيانات Northwind** باستخدام **SQL** لاستخراج رؤى قيمة تساعد في تحسين الأداء التجاري واتخاذ قرارات مستندة إلى البيانات.

**تحليل البيانات شمل المحاور التالية:**

**تحليل العملاء (Customer Segmentation):**

- استخدمت **تحليل RFM** (Recency, Frequency, Monetary) لتقسيم العملاء إلى فئات مثل **العملاء المميزين (Champions)** و**المعرضين للخطر (At Risk)**.

- تحليل **متوسط قيمة الطلبات** لتصنيف العملاء حسب الإنفاق إلى **عالي، متوسط، منخفض القيمة**.

**تحليل أداء المنتجات (Product Performance):**

- تحديد **أعلى المنتجات تحقيقًا للإيرادات** باستخدام حساب إجمالي المبيعات بعد الخصومات.

- تحديد **أكثر المنتجات مبيعًا** من حيث عدد الوحدات المباعة.

- الكشف عن **المنتجات ذات الأداء الضعيف** والتي تحتاج إلى تحسين أو إعادة تسويق.

**تحليل الطلبات (Order Analysis):**

- دراسة **المواسم التي تشهد زيادة في المبيعات** لتحديد أوقات الذروة والانخفاض.

- تحليل **أيام الأسبوع الأكثر نشاطًا في الطلبات** لمعرفة الاتجاهات اليومية.

- تقييم **حجم الطلبات** لمعرفة مدى انتشار الطلبات الكبيرة والصغيرة.

**تحليل أداء الموظفين (Employee Performance):**

- تصنيف الموظفين حسب **إجمالي الإيرادات المحققة** من الطلبات التي قاموا بمعالجتها.

- قياس **إجمالي عدد الطلبات** التي تعامل معها كل موظف.

- حساب **متوسط قيمة الطلبات لكل موظف** لاكتشاف الأنماط في أداء المبيعات.

**النتائج والتوصيات:**

تحسين استراتيجيات التسويق والولاء لزيادة الاحتفاظ بالعملاء ذوي القيمة العالية.

تعزيز إدارة المخزون بناءً على الطلب الموسمي واتجاهات المنتجات.

تطوير استراتيجيات تحفيزية للموظفين لتعزيز الأداء.

استخدام التحليلات في اتخاذ قرارات تجارية أكثر ذكاءً بناءً على البيانات الفعلية.

**هذا المشروع عزز مهاراتي في: SQL, Data Analysis, Business Intelligence, Data-Driven Decision Making**