تحليل مبيعات متجر إلكتروني باستخدام SQL و Power BI و Pandas

في هذا المشروع قمت بتنفيذ تحليل شامل لبيانات متجر إلكتروني بهدف استخراج مؤشرات أداء رئيسية وتحويل البيانات الخام إلى رؤى Business قابلة للتنفيذ.

تم بناء نموذج بيانات منظم من خلال إنشاء fact table موحدة اعتمادًا على بيانات الطلبات، المنتجات، والعملاء، ثم استخدام SQL لاستخراج المؤشرات التحليلية، وأخيرًا تصميم Dashboard احترافية باستخدام Power BI لعرض النتائج بشكل واضح وسهل الفهم.

أهم ما تم تنفيذه في المشروع:

- تنظيف ومعالجة البيانات باستخدام Python (pandas, numpy)

- بناء نموذج بيانات تحليلي على مستوى order-item

- تحليل إجمالي الإيرادات وعدد الطلبات ومتوسط قيمة الطلب (AOV)

- تحليل سلوك العملاء واكتشاف نسبة repeat customers

- تطبيق Pareto Analysis لتحديد المنتجات الأعلى مساهمة في الإيرادات

- تصميم Dashboard تنفيذية تركز على الوضوح وسهولة القراءة

أبرز النتائج:

- نمو واضح في الإيرادات عبر الزمن

- تركّز الإيرادات في عدد محدود من الفئات

- انخفاض نسبة العملاء المتكررين (~3%) مما يشير إلى فرصة لتحسين Customer Retention

- المشروع يعكس Workflow واقعي لتحليل بيانات في بيئة Production وليس مجرد تطبيق أكاديمي.