Bike Sharing Analysis

تحليل خدمة مشاركة الدراجات

تم تحليل بيانات تأجير الدراجات على مدار عامين باستخدام SQL لإعداد البيانات وPower BI لإنشاء لوحة المعلومات.

ركز التحليل على التركيبة السكانية للركاب، والأنماط الموسمية، والربحية في مختلف ساعات العمل وأيام الأسبوع.

النتائج الرئيسية:

كانت فترة الظهيرة وبداية المساء (10-15 ساعة) أكثر الفترات ربحية.

شهدت يومي الأربعاء والجمعة ارتفاعًا في المبيعات.

حقق الصيف (الموسم الثالث) أعلى إيرادات إجمالية.

الأدوات: SQL ، Power BI