تحليل بيانات لوجستية وتوقع كفاءة التوصيل (Case Study: Amazon)

الوصف:

قمت بإجراء تحليل شامل لبيانات عمليات التوصيل الخاصة بشركة أمازون، بهدف فهم العوامل التي تؤثر على سرعة التوصيل ورضا العملاء. المشروع يغطي دورة حياة البيانات كاملة من التنظيف وحتى الاستنتاج.

الخطوات التي قمت بها:

معالجة البيانات (Data Cleaning): تنظيف البيانات والتعامل مع القيم المفقودة وتحويل التواريخ لصيغ قابلة للتحليل.

هندسة الميزات (Feature Engineering): استخراج ميزات جديدة مثل "المسافة بين المتجر والعميل" وحساب "وقت التوصيل الفعلي".

التحليل الاستكشافي (EDA): استخدام مكتبات Matplotlib و Seaborn لاكتشاف العلاقة بين (الطقس، الازدحام المروري، ونوع المركبة) وبين زمن الوصول.

الاستنتاجات: تحديد الأنماط التي تؤدي لتأخير الشحنات وتقديم توصيات لتحسين المسارات.