Social Media Data Scraping and Analysis

في هذا المشروع قمت بتطوير حل آلي متكامل لجمع وتحليل بيانات الشبكات الاجتماعية باستخدام

Python مع Playwright و MITMProxy، مع نظام فلترة تلقائية حسب التواريخ لضمان دقة البيانات وحداثتها.

1️⃣ سياق وأهداف المشروع

يهدف هذا المشروع إلى تمكين الجهات من:

متابعة تطور سمعة العلامة التجارية ورضا الجمهور.

رصد المواضيع الحساسة وفرص التواصل في الوقت المناسب.

قياس أثر الحملات الرقمية (الوصول، التفاعل، التحويلات).

دعم اتخاذ القرار بناءً على بيانات دقيقة وقابلة للتحليل.

2️⃣ نطاق العمل

? الشبكات الاجتماعية التي تم جمع البيانات منها:

Facebook

Instagram

X (Twitter)

LinkedIn

TikTok

YouTube

? أنواع البيانات المجمعة

بيانات المنشورات (Posts):

رابط المنشور (URL)

تاريخ ووقت النشر

النص أو الوصف

الوسائط (صور، فيديوهات)

التفاعلات (إعجابات، تعليقات، مشاركات)

بيانات الحسابات (Accounts):

رابط الحساب

اسم وصورة الملف الشخصي

عدد المتابعين

عدد المنشورات

لغة المحتوى

3️⃣ المعالجة والتحليل التلقائي (Data Enrichment)

بعد جمع البيانات، تم تنفيذ عمليات معالجة وتحليل تشمل:

تحليل المشاعر (إيجابي – سلبي – محايد)

تصنيف المحتوى حسب القطاع أو الموضوع

(مثل: النقل، الاتصالات، الطيران، المؤسسات)

تتبع الكلمات المفتاحية المرتبطة بالعلامة

تنظيم البيانات وجعلها جاهزة للتحليل والتقارير

4️⃣ المخرجات (Deliverables)

Dataset منظم ونظيف (CSV / Excel)

تحليلات مفصلة للبيانات المجمعة

تقارير شهرية مختصرة تتضمن:

جداول إحصائية

رسوم بيانية

مؤشرات الأداء (KPIs)

هذا المشروع يبرز قدرتي على أتمتة جمع البيانات، معالجتها، وتحويلها إلى رؤى قابلة للاستغلال لدعم القرارات الاستراتيجية.