مشروع تحليل بيانات التجارة الإلكترونية باستخدام بايثون

حليل بيانات التجارة الإلكترونية: تحويل البيانات الخام إلى رؤى تجارية قيّمة باستخدام Python

أنا متحمّس لمشاركة واحد من أقوى مشاريع التحليل اللي اشتغلت عليها، والمعتمد بشكل أساسي على Python ونظامها الاحترافي في معالجة البيانات.

خلال المشروع ده، قدرت أحوّل مجموعات بيانات خام إلى رؤى واضحة وقابلة للتنفيذ تدعم اتخاذ قرارات تجارية أذكى.

أهم محاور المشروع

تحليل سلوك العملاء

تحديد المنتجات الأعلى والأقل مبيعًا

تقييم تأثير الحملات الترويجية

تحليل رضا العملاء

أهم النتائج

بلوزة (Blouse) حققت أعلى المبيعات: 10,410 وحدة

الجينز (Jeans) كان الأقل مبيعًا: 7,548 وحدة

تقييمات العملاء تراوحت بين 3.0 و4.5، وهو مؤشر على مستوى رضا قوي

المبيعات الترويجية = 43%، بينما غير الترويجية = 57%

الأدوات والتقنيات المستخدمة

Python

Pandas (لمعالجة البيانات)

Matplotlib & Seaborn (لرسوم البيانات)

Plotly (لإنشاء رسوم تفاعلية)

باستخدام Python، قدرت أربط نقاط البيانات بقصة تحليلية واضحة مدعومة بصور بصرية تساعد على اتخاذ قرارات تجارية مبنية على بيانات حقيقية.