تحليل بيانات باستخدام بايثون | Python

قمتُ بتحليل بيانات مبيعات ألعاب الفيديو بهدف استخراج رؤى (Insights) تساعد في فهم اتجاهات السوق، تقييم المخاطر، ودعم اتخاذ القرار في مجال الأعمال باستخدام الإحصاء الوصفي والاستدلالي.

خطوات العمل:

استكشاف البيانات

تحميل البيانات باستخدام Pandas والتعرف على الأعمدة الأساسية (اللعبة، المنصة، السنة، النوع، الناشر، المبيعات الإقليمية والعالمية).

التحليل الوصفي والرسوم البيانية

حساب المتوسط، الوسيط، والانحراف المعياري.

إنشاء مخططات (Bar, Histogram, Line, Boxplot) لعرض:

توزيع المبيعات عالميًا.

أكثر الأنواع والمنصات والناشرين مبيعًا.

مقارنة المبيعات بين الأقاليم.

تطور المبيعات عبر السنوات.

التحليل الاستدلالي

اختبار الفرضيات لمقارنة المبيعات بين المناطق.

استخدام ANOVA لاختبار الفروق بين الأنواع (Genres).

دراسة العلاقة بين سنة الإصدار والمبيعات العالمية.

رؤى بيزنس وتوصيات

تحديد الأنواع ضعيفة المبيعات كمخاطر استثمارية.

إبراز المنصات الأكثر ربحية.

اقتراح استراتيجيات تسويقية موجهة حسب الأقاليم.

التركيز على الأسواق الناشئة مثل Cloud وMobile Gaming.

التوصية بتنويع الشراكات لتقليل المخاطر.

النتيجة: تحويل التحليل الإحصائي إلى توصيات عملية مدعومة بالبيانات تساعد الشركات على اتخاذ قرارات أفضل، تقليل المخاطر، وتعظيم العائد.