تحليل بيانات مصرفية لسوبرماركت

قمت بتنفيذ مشروع تحليل بيانات سوبرماركت باستخدام لغة R بهدف استخراج رؤى قابلة للتطبيق تساعد في اتخاذ قرارات تسويقية وتجارية أكثر دقة.

المخرجات الرئيسية:

تنظيف ومعالجة البيانات لضمان جودتها ودقتها.

تحليلات متقدمة لسلوك العملاء (مقارنة طرق الدفع – تحليل الإنفاق حسب العمر والموقع الجغرافي).

تقسيم العملاء (Customer Segmentation) باستخدام خوارزميات الـ Clustering لتحديد شرائح مختلفة من العملاء بناءً على العمر والإنفاق.

تصميم لوحات ورسوم بيانية تفاعلية لعرض النتائج بشكل بصري واضح.

استخراج أنماط الشراء (Association Rules Mining) للكشف عن المنتجات التي غالبًا يتم شراؤها معًا، مما يدعم قرارات الـ Cross-Selling والـ Up-Selling.

القيمة المضافة للمشروع:

فهم أعمق لسلوك المستهلك.

بناء استراتيجيات تسويق أكثر دقة.

تحسين إدارة المخزون والمنتجات بناءً على أنماط الشراء.

النتيجة: نموذج عملي يربط تحليل البيانات بالقرارات التجارية ويوضح قدرة المشروع على تحويل بيانات خام إلى رؤى استراتيجية قابلة للتنفيذ.