دراسة حالة: تحليل سلوك مستخدمي خدمة مشاركة الدراجات (Cyclistic) باستخدام لغة R ??

قمت بإنجاز مشروع تحليل بيانات متكامل (End-to-End) يهدف إلى فهم الاختلافات الجوهرية في سلوك الاستخدام بين الركاب العرضيين (Casual Riders) والأعضاء السنويين (Annual Members) لشركة "Cyclistic". يهدف المشروع إلى تقديم توصيات استراتيجية لزيادة الربحية عبر تحويل المستخدمين العرضيين إلى مشتركين دائمين.

? المشكلة التجارية

تعتبر الفئة المشتركة سنوياً هي الأكثر ربحية للشركة. التحدي الأساسي كان: كيف تختلف أنماط استخدام الدراجات بين الركاب العرضيين والمشتركين؟ ومن هنا تم بناء التحليل للإجابة على هذا السؤال وتصميم استراتيجية تسويقية فعالة.

?️ نطاق المشروع ومنهجية العمل

اتبعت في هذا المشروع دورة حياة تحليل البيانات الكاملة (Ask → Prepare → Process → Analyze → Share → Act)، وتضمن العمل:

تحليل ضخم: التعامل مع أكثر من 5.8 مليون رحلة خلال عام 2024.

تنظيف ومعالجة البيانات: باستخدام لغة R، قمت بمعالجة القيم المفقودة، حذف البيانات غير المنطقية (مثل مدد الرحلات السالبة)، وهندسة الميزات (Feature Engineering).

هندسة البيانات: استخراج متغيرات جديدة مثل (مدة الرحلة، يوم الأسبوع، وساعة الذروة) لتعميق التحليل.

التحليل الإحصائي: دراسة أنماط الاستخدام بناءً على الوقت، اليوم، ومدة الرحلة.

التصور البياني: بناء رسوم بيانية احترافية وتفاعلية باستخدام مكتبة ggplot2.

? أهم النتائج (Key Insights)

الركاب العرضيون: يتميزون بمدد رحلات أطول في المتوسط، مع طفرة واضحة في الاستخدام خلال عطلات نهاية الأسبوع (لأغراض الترفيه).

الأعضاء السنويون: يظهرون نمط استخدام ثابت ومستقر طوال أيام الأسبوع، مع ذروة واضحة في ساعات العمل (7-9 صباحاً و 4-7 مساءً)، مما يشير إلى استخدامها كوسيلة تنقل أساسية للعمل.

? التوصيات الاستراتيجية

بناءً على النتائج، قدمت مقترحات قابلة للتنفيذ:

طرح باقات اشتراك مخصصة لـ "عطلة نهاية الأسبوع" لاستهداف الركاب العرضيين.

تقديم عروض تجريبية بأسعار مخفضة للعضويات السنوية بدلاً من رفع أسعار الرحلات الفردية.

? تفاصيل إضافية

الأدوات المستخدمة: R (Tidyverse, ggplot2, lubridate).

الترخيص: المشروع متاح كدفتر ملاحظات عام (Public Notebook) تحت رخصة Apache 2.0.