محللة بيانات متخصصة في تحليل Shopping Trends باستخدام Python

في هذا المشروع قمتُ بتحليل مجموعة بيانات تسوق تتكون من 3900 سجل و18 خاصية تشمل (العمر، الجنس، المشتريات، الفئة، التقييم، …).

ما تم إنجازه:

إعداد التحليل: استخدام Pandas، NumPy، Seaborn، Matplotlib داخل بيئة Jupyter Notebook.

تنظيف البيانات: معالجة القيم المفقودة والتكرارات، فحص الأبعاد والأنواع.

تحليل البيانات: إجراء إحصاءات وصفية، وتحليل أحادي/ثنائي/متعدد المتغيرات، مع اختبار الارتباطات (مثل معامل Pearson بين العمر وعدد المشتريات).

تصور البيانات: تصميم رسوم بيانية متنوعة (bar charts، pie charts، histograms، word clouds) لعرض توزيع الفئات، الألوان، والمواقع.

رؤى وتوصيات: استخراج اتجاهات واضحة مثل متوسط المشتريات حسب الخصومات أو الفصول، وتحديد الأنماط الأكثر شيوعًا بين العملاء.