مبادره رواد مصر الرقمية

نظرة عامة على المشروع

لوحة تحكم تحليل OList هي مشروع تفاعلي قائم على البيانات يهدف إلى تحليل واستخراج الرؤى من بيانات مبيعات التجارة الإلكترونية. يركز المشروع على توفير مؤشرات أداء رئيسية مثل إجمالي الإيرادات، الأرباح، اتجاهات الطلبات، وسلوك دفع العملاء. يساعد التحليل في فهم أداء الأعمال، وتحسين عملية اتخاذ القرار، وتحديد المجالات المحتملة للتحسين.

الأدوات المستخدمة وأدوارها

1️⃣ Python

تم استخدامه في تنظيف البيانات، المعالجة المسبقة، وإجراء التحليل الإحصائي.

تم الاعتماد على مكتبات مثل Pandas وNumPy لمعالجة مجموعات البيانات الكبيرة بكفاءة.

تم استخدام Matplotlib وSeaborn لإجراء التحليل الاستكشافي الأولي (EDA) وإنشاء التصورات البيانية.

2️⃣ SQL

تم استخدامه لاستخراج البيانات المنظمة والاستعلام عنها من قواعد البيانات.

ساعد في تجميع تفاصيل الطلبات، وحساب الإيرادات، وتصنيف البيانات لاستخراج رؤى مهمة.

تم تحسين أداء الاستعلامات لضمان استرجاع البيانات بكفاءة.

3️⃣ Excel

تم تطبيقه لإجراء تحليل استكشافي سريع والتحقق من صحة البيانات.

تم استخدام PivotTables ودوال مثل VLOOKUP وINDEX MATCH لتلخيص المؤشرات الرئيسية.

ساعد في التحقق من تكامل البيانات قبل تحميلها في Power BI.

4️⃣ Power BI

تم إنشاء لوحات تحكم تفاعلية مع خيارات تصفية ديناميكية.

تم استخدام DAX (Data Analysis Expressions) لإجراء حسابات متقدمة.

تم تصميم تصورات بيانية لتتبع أداء المبيعات، واتجاهات الإيرادات، وتوزيع طرق الدفع.

الرؤى والتحليل الرئيسي

إجمالي الطلبات: 98.67 ألف طلب

إيرادات الشهر الحالي: 928.50 ألف دولار

إجمالي الإيرادات: 14.03 مليون دولار

أرباح الشهر الحالي: 680.29 ألف دولار

أكثر طرق الدفع شيوعًا: بطاقة الائتمان

متوسط قيمة الطلب حسب طريقة الدفع: يتراوح بين 100 إلى 131 دولار

تحليل تأخر التسليم: كانت مدفوعات بطاقة الائتمان الأعلى في التأخير بعدد 5.8K طلب متأخر

اتجاهات الطلبات الشهرية: كانت أعلى المبيعات في أغسطس بعدد 14K طلب

معدل الإلغاء: تم إلغاء 461 طلبًا من إجمالي 98.67K طلب

المهارات المكتسبة من هذا المشروع

تحليل البيانات وتفسيرها – القدرة على استخراج الرؤى من البيانات المنظمة.

تنظيف البيانات وتحويلها – التعامل مع البيانات المفقودة، والقيم المكررة، وتنسيق البيانات.

استعلامات SQL – كتابة استعلامات محسنة لاستخراج المؤشرات التجارية الأساسية.

تصور البيانات – إنشاء تقارير تفاعلية باستخدام Power BI.

ذكاء الأعمال (BI) – فهم مؤشرات الأداء الرئيسية (KPIs) والمقاييس التجارية.

حل المشكلات واتخاذ القرار – تحديد الاتجاهات، واكتشاف الشذوذ، وسد فجوات الأداء.