Blinkit Data Analysis Project

? مشروع تحليل بيانات Blinkit باستخدام Python و SQL

قمت بتنفيذ مشروع متكامل لتحليل بيانات الطلبات الخاصة بـ Blinkit بهدف استخراج رؤى تساعد في تحسين الأداء التشغيلي وزيادة الإيرادات باستخدام Python و SQL.

? خطوات تنظيف وتجهيز البيانات (Data Cleaning)

✔ معالجة القيم المفقودة (Missing Values)

✔ إزالة البيانات المكررة لضمان دقة النتائج

✔ توحيد أسماء الأعمدة وتنظيم هيكل البيانات

✔ تحويل صيغ التاريخ والوقت لتحليل الطلبات حسب الزمن

✔ ضبط أنواع البيانات (رقمية / تصنيفية) لتسهيل التحليل

? أهم النتائج والرؤى المستخلصة

? اتجاهات الطلبات: أعلى معدل للطلبات يكون في عطلات نهاية الأسبوع مع ذروة واضحة في ساعات المساء.

? المنتجات الأكثر مبيعًا: تحديد المنتجات الأعلى طلبًا لدعم قرارات المخزون والعروض الترويجية.

? تقسيم العملاء (Customer Segmentation): العملاء ذوو القيمة العالية يقومون بعدد طلبات أكبر مقارنة بالعملاء العاديين، مما يجعلهم هدفًا مهمًا لخطط الاحتفاظ.

? أداء التوصيل: تم قياس متوسط زمن التوصيل مع ملاحظة وجود تأخيرات في مناطق محددة تحتاج لتحسين العمليات.

? تحليل الإيرادات: الفئة الأكثر ربحية تمثل نسبة كبيرة من إجمالي الإيرادات، مما يساعد على توجيه استراتيجيات النمو.

? الرسوم البيانية والتقارير

? تحليل الطلبات عبر الزمن (Order Trends)

? مقارنة مبيعات الفئات المختلفة (Category Sales)

? خريطة حرارية للمناطق الأكثر طلبًا (Heatmap)

? تحليل وتقسيم العملاء باستخدام Clustering

? الأدوات المستخدمة

✅ Python (Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn)

✅ SQL (Joins, Aggregations, KPI Queries)

✅ تنظيف البيانات وتحليل استكشافي EDA

✅ بناء تقارير ولوحات معلومات احترافية

? قيمة المشروع

يساعد هذا التحليل الشركات على:

? تحسين سرعة التوصيل وتقليل التأخير

? فهم سلوك العملاء وزيادة الولاء

? تحديد المنتجات والفئات الأكثر ربحية

? دعم قرارات التسويق وإدارة المخزون