تحليل تنبؤي للأرباح والخسائر باستخدام التعلم الآلي - مشروع Superstore"

> هذا المشروع يمثل تطبيقاً عملياً متقدماً لخوارزميات **التعلم الآلي (Machine Learning)** بهدف **التحليل التنبؤي (Predictive Analysis)** لبيانات المبيعات (من مجموعة بيانات Superstore).

>

> ### **الهدف الرئيسي:**

> تحويل البيانات التاريخية إلى رؤى استراتيجية تحدد الأسباب الجذرية وراء تحقيق الأرباح أو تكبد الخسائر، ومساعدة الإدارة في اتخاذ قرارات تسعير وتخفيضات أكثر فعالية.

ما تم إنجازه في المشروع:

1. تنظيف وتهيئة البيانات (Data Preprocessing):

معالجة وتجهيز [اذكري عدد السجلات تقريباً] سطر بيانات لضمان دقة النموذج.

2. بناء نموذج الانحدار (Regression Model):

تم تدريب نموذج تعلم آلي لتوقع صافي الربح المستقبلي بدقة عالية، مع تقييم شامل لأداء النموذج (باستخدام مقاييس مثل R-squared).

3. تحديد العوامل المؤثرة (Feature Importance):

تحديد أن المبيعات (Sales) و الخصم (Discount) هما أهم عاملين للتنبؤ بالربح، وهو ما يوجه تركيز الإدارة.

4.تحليل الخسائر:

بناء تصور بياني (Visualization) يوضح أن أي خصم يتجاوز 20% يؤدي إلى متوسط ربح سلبي (خسارة)، وهي معلومة حاسمة لتعديل سياسة التخفيضات.

الأدوات والتقنيات المستخدمة:

اللغة:Python

المكتبات الأساسية:Pandas، NumPy، Scikit-learn (لبناء النموذج)، Matplotlib و Seaborn (للتصور البياني).

البيئة: Jupyter Notebook.

هذا العمل يوضح قدرتي على بناء نماذج AI عملية قابلة للتطبيق مباشرة لدعم اتخاذ القرارات التجارية.