تحليل بيانات منتجات أمازون من التنظيف الى بناء نموذج التنبوء بفئة المنتج

مرحباً،

أنا محلل بيانات، ومتخصص في تحويل البيانات الخام إلى رؤى واستنتاجات قابلة للتنفيذ باستخدام أحدث أدوات التحليل وعلم البيانات.

في هذا المشروع، قمت بتحليل مجموعة بيانات لمنتجات Amazon لاستخراج اتجاهات السوق الرئيسية وتقديم رؤى قيمة، وإليك ملخص للخدمات التي قمت بها والتي يمكنني تقديمها لك:

1. تنظيف وتحضير البيانات:

معالجة البيانات الأولية غير المنظمة وإزالة القيم المفقودة والمتكررة.

تحويل وتنسيق البيانات (مثل إزالة الرموز وتحويل النصوص إلى صيغ رقمية).

ترميز البيانات الفئوية (Categorical Encoding) لتهيئتها للتحليل.

2. التحليل الاستكشافي للبيانات (EDA) والتصور:

إنشاء رسومات بيانية واحترافية توضح:

توزيع الأسعار ونسبة الخصم.

حصة المنتجات حسب الفئة (Market Share).

العلاقات بين المتغيرات (مثل الخصم وعدد التقييمات) باستخدام خرائط الحرارة (Heatmaps).

استخلاص insights عملية من الرسومات، مثل تحديد الفئات الأكثر رواجاً والاستراتيجيات التسعيرية الأكثر فعالية.

3. بناء نموذج Machine Learning للتنبؤ:

بناء وتدريب نموذج Random Forest Classifier للتنبؤ بفئة المنتج بناءً على سعره، تقييمه، وخصمه.

تحليل أداء النموذج وتفسير النتائج باستخدام:

مصفوفة الالتباس (Confusion Matrix).

تقرير التصنيف (Classification Report).

تحليل أهمية العوامل (Feature Importance & SHAP Values) لتحديد المتغيرات الأكثر تأثيراً.

ماذا ستحصل عليه؟

عرض تقديمي (Presentation) واضح ومركز يلخص العملية والنتائج بلغة الأعمال.

لوحة تحكم (Dashboard) تفاعلية (حسب الرغبة) تتيح لك استكشاف البيانات بنفسك.

ملف Jupyter Notebook يحتوي على الكود الكامل والشرح.

هل تحتاج إلى تحليل بيانات متجرك، أو فهم عملائك بشكل أفضل، أو بناء نموذج تنبؤي لعملك؟

أنا جاهز لمساعدتك في تحليل بياناتك واتخاذ قرارات أكثر ذكاءً قائمة على البيانات.

للمناقشة وتكليفي بمشروعك، لا تتردد في التواصل معي.