لوحة معلومات اراء العملاء

حل بيانات متكامل لتحويل أكثر من 15,000 تقييم إلى رؤى قابلة للتنفيذ. يراقب النظام متوسط تقييم 3.6 نجوم عبر خدمات مختلفة (الموظفين، الغرف، المرافق) لتحديد نقاط الضعف التشغيلية.

الأدوات المستخدمة:

SQL: استخراج ودمج بيانات الاستبيانات الخام من قواعد البيانات العلاقية.

Python: تنظيف البيانات وإجراء تحليل المشاعر (Sentiment Analysis) لتصنيف الآراء.

Excel: إدارة خرائط البيانات وإجراء تدقيق أولي لجودة البيانات.

Power BI: تطوير رسوم تفاعلية تشمل المخططات الرادارية (Radar Charts) ومقاييس DAX للتحليل الديموغرافي.

النتائج: كشف المشروع عن استياء 25.6% من العملاء، مع تحديد خدمة الغرف وتنوع الطعام كأسباب رئيسية، مما سمح للإدارة بالتدخل المباشر لتحسين الجودة.