Time Series Sales forecasting

مشروع توقع مبيعات أسبوعية باستخدام تقنيات الـ Time Series على بيانات من موقع Kaggle.

كان الهدف من المشروع هو بناء نظام تنبؤ كامل لدعم التخطيط واتخاذ القرار في الأعمال.

واجهنا تحديات زي عدم انتظام البيانات ووجود ضوضاء وفجوات بين الأيام، وتم التعامل معها بملء القيم الناقصة وحذف الخصائص اللي مش هتكون معروفة وقت التنبؤ.

قمنا بتحليل البيانات (EDA)، وهندسة الخصائص، واختبار الثبات الزمني باستخدام اختبار ADF.

حولنا بيانات السلاسل الزمنية لصيغة تعلم تحت الإشراف باستخدام ميزات التأخير (lag features).

جربنا مجموعة من النماذج زي ARIMA، SARIMAX، Prophet، Random Forest، وXGBoost.

تم ضبط النموذج النهائي باستخدام Optuna، وحققنا دقة قوية (RMSE: 578.9، R²: 0.93)، وتتبعنا التجارب باستخدام MLflow.

بنينا تطبيق تفاعلي باستخدام Streamlit لعرض التنبؤات الأسبوعية بشكل مرئي.

استخدمنا Git وGit Bash لإدارة الإصدارات والعمل التعاوني خلال التطوير.