تحليل بيانات طلبات البيتزا باستخدام PySpark & Python

مشروع Data Analysis تم فيه استخدام Apache Spark (PySpark) لتحليل بيانات طلبات البيتزا واستخراج مؤشرات تساعد في فهم المبيعات بشكل أفضل

التقنيات المستخدمة

Python

PySpark

Pandas

plotly ( لتكون اكثر تفاعلية)

الخطوات اللي اتعملت (Workflow)

قراءة البيانات (CSV/JSON).

تجهيز وتنظيف البيانات (Data Cleaning).

استخدام PySpark لعمل Aggregations مثل:

3.1. أكثر نوع بيتزا مبيعًا.

3.2. عدد الطلبات اليومي/الأسبوعي.

3.3. المبيعات حسب حجم البيتزا.

استخراج Insights من البيانات.

عرض النتائج في جداول ورسوم بيانية.

المخرجات (Outputs/Results)

جداول تلخص المبيعات.

Charts (Bar chart, Line chart, Pie chart) لعرض:

2.1. Top-selling pizzas.

2.2. Distribution of pizza sizes.

2.3. الطلبات خلال الوقت.

النتيجة / الفائدة العملية

المشروع بيساعد مطعم أو محل بيتزا إنه يعرف:

1.1. أي نوع بيتزا يبيع أكتر.

1.2. أوقات الذروة في الطلبات.

1.3. أي حجم بيتزا مطلوب أكتر.