اكتشاف العلاقات بين المنتجات في بيانات المخبز

في المشروع ده عملت تحليل لمبيعات مخبز (Bakery Sales Data) باستخدام تقنيات Market Basket Analysis و Association Rules. الهدف كان التعرف على العلاقات بين المنتجات ومعرفة أي منتجات بتتباع مع بعض بشكل متكرر، بحيث نقدر نستخدم المعلومات دي في تحسين استراتيجيات البيع والعروض التسويقية.

️ خطوات التنفيذ (What I did):

عملت تنظيف للبيانات (Data Cleaning) وتجهيزها للتحليل.

استخدمت خوارزمية Apriori Algorithm لاستخراج الـ frequent itemsets.

طبقت Association Rules لقياس العلاقات بين المنتجات (باستخدام مقاييس زي: Support, Confidence, Lift).

حللت النتائج وطلّعت أهم الـ rules (مثلاً: المنتج X بيُشترى غالبًا مع المنتج Y).

مثّلت العلاقات بشكل بصري باستخدام Network Graphs عشان تبقى واضحة وسهلة الفهم

النتائج (Results):

تحديد أقوى الروابط بين المنتجات.

تقديم insights تساعد أي متجر/مخبز في زيادة المبيعات عن طريق تنظيم المنتجات مع بعض أو عمل عروض مشتركة

️ الأدوات (Tools & Technologies):

Python

Pandas

mlxtend (Apriori & Association Rules)

Matplotlib / Seaborn

NetworkX

أنا كمان متاحة إني أقدّم نسخة مكتوبة بالعربي للتقرير، بحيث أوضح فيها:

أهم النتائج اللي طلعناها من التحليل.

التوصيات العملية اللي ممكن تطبقها.

اقتراحات تساعد البزنس بتاعك يكبر ويتحسن بناءً على البيانات.

يعني تقدر تختار النسخة الأنسب ليك سواء بالإنجليزي أو بالعربي، والاتنين هيتسلموا بشكل مرتب وعملي.

ما تترددش تكبّر البزنس بتاعك بالاعتماد على البيانات والذكاء الاصطناعي بدل القرارات العشوائية.

قواعد الارتباط (Association Rules) بتديك صورة واضحة عن سلوك عملاءك وتعرّفك إيه المنتجات اللي بتتشرى مع بعض أكتر، وده بيساعدك تعمل عروض ذكية وتنظيم أفضل للمنتجات.

الذكاء الاصطناعي هنا بيشتغل أسرع وأدق من أي تحليل بشري تقليدي، وبيفتحلك فرص حقيقية لزيادة المبيعات وتحسين استراتيجيات التسويق.