تحليل شامل لبيانات التجارة الإلكترونية باستخدام Python (Olist Dataset)

قمت بتنفيذ مشروع تحليل شامل لبيانات التجارة الإلكترونية البرازيلية (Olist Dataset) باستخدام Python بهدف استخراج رؤى قيّمة تساعد في فهم سلوك العملاء وتحسين أداء المبيعات.

تضمن المشروع مراحل متكاملة من تنظيف البيانات ومعالجتها (Data Cleaning)، مرورًا بـ التحليل الاستكشافي (EDA) باستخدام مكتبات مثل Pandas وMatplotlib وSeaborn، وصولًا إلى استخلاص الأنماط والعلاقات بين الطلبات، العملاء، المنتجات، وأوقات الشحن.

تم تحليل آلاف السجلات الحقيقية لتحديد أهم العوامل المؤثرة على رضا العملاء، وتوضيح الاتجاهات في المبيعات ومناطق الطلب الأعلى، مما يجعل المشروع مثالًا عمليًا على كيفية تحويل البيانات الخام إلى قرارات قائمة على التحليل والبيانات (Data-Driven Decisions).