تحليل بيانات التجارة الإلكترونية باستخدام Power BI لاكتشاف أنماط المبيعات والعملاء
تفاصيل العمل
في هذا المشروع قمت بتحليل بيانات متجر تجارة إلكترونية بهدف فهم أنماط المبيعات وسلوك العملاء واستخراج رؤى تساعد الإدارة على اتخاذ قرارات أفضل في التسويق وإدارة المنتجات.
اعتمد التحليل على استخدام Power BI لتحويل البيانات الخام إلى لوحات معلومات تفاعلية (Dashboards) تسهل على الإدارة فهم الأداء التجاري.
أهداف المشروع
تحليل أداء المبيعات عبر الزمن.
تحديد المنتجات الأكثر تحقيقًا للإيرادات.
فهم توزيع المبيعات حسب المناطق الجغرافية.
تحليل سلوك العملاء وأنماط الشراء.
خطوات العمل
1. تنظيف البيانات (Data Cleaning)
معالجة القيم المفقودة
تنظيم البيانات لتكون جاهزة للتحليل
2. استكشاف البيانات (Exploratory Data Analysis)
تحليل حجم الطلب
تحليل الإيرادات حسب المنتجات والفئات
3. تحليل المبيعات
تم تحليل عدة مؤشرات مهمة مثل:
Total Revenue
إجمالي الإيرادات الناتجة عن المبيعات.
Order Quantity
عدد المنتجات المباعة.
Top Products
المنتجات الأكثر تحقيقًا للإيرادات.
4. تحليل جغرافي للمبيعات
تم تحليل توزيع المبيعات حسب الدول أو المناطق لتحديد الأسواق الأكثر نشاطًا.
5. بناء Dashboard تفاعلي
تم تصميم لوحة معلومات في Power BI تعرض:
أفضل المنتجات مبيعًا
توزيع المبيعات حسب الفئات
الأداء الجغرافي للمبيعات
تطور الإيرادات عبر الزمن
النتائج
يساعد هذا التحليل الشركات على:
تحديد المنتجات الأكثر طلبًا
تحسين استراتيجيات التسويق
اتخاذ قرارات أفضل في إدارة المخزون
فهم الأسواق الأكثر ربحية
الأدوات المستخدمة
Power BI
Data Analysis
Data Visualization
Business Intelligence
Exploratory Data Analysis (EDA)