نظام ذكاء اصطناعي للتنبؤ باتجاهات المبيعات وسلوك العملاء (ML Model)

بصفتي متخصصاً في علوم الحاسب، قمت بتطوير نموذج تنبؤي (Predictive Model) يعتمد على خوارزميات تعلم الآلة لتحويل البيانات التاريخية إلى رؤى مستقبلية دقيقة.

أبرز ما قدمته في هذا المشروع:

هندسة البيانات (Feature Engineering): قمت بمعالجة البيانات الزمنية وتحويلها إلى قيم عددية باستخدام تقنيات Python المتقدمة لتمكين النموذج من فهم "أنماط الوقت".

بناء النموذج: استخدمت خوارزمية Linear Regression لتدريب النظام على توقع مبالغ الشراء المستقبلية بناءً على تاريخ التسجيل أو الشراء.

تحليل النتائج (Visualization): قمت برسم خط الاتجاه (Trend Line) الذي يوضح العلاقة بين الزمن وحجم المبيعات، مما يساعد أصحاب القرار في التخطيط المالي وتوقع الأرباح.

واجهة ذكية: صممت الكود ليتعامل مع مدخلات "بشرية" عادية (تواريخ)، ويقوم بترجمتها آلياً داخل النظام لإعطاء النتيجة فوراً.

الأدوات المستخدمة: Python, Scikit-learn, Pandas, Matplotlib.