تحليل سلوك شراء الدراجات (Bike Sales Analysis) وتحديد العوامل المؤثرة باستخدام Excel

في هذا المشروع، قمت بتحليل قاعدة بيانات لعملاء محتملين لفهم العوامل التي تدفع العميل لاتخاذ قرار شراء دراجة من عدمه. قمت بتحويل البيانات الخام إلى لوحة تحكم تفاعلية تساعد فريق المبيعات على استهداف الفئات الأكثر احتمالية للشراء.

الخطوات :

معالجة البيانات (Data Cleaning): التعامل مع القيم المفقودة، وتصحيح أنواع البيانات، وتحويل الأعمدة (مثل تحويل المسافات وفئات العمر) لتسهيل عملية التحليل.

تصنيف الفئات العمرية: قمت بإنشاء فئات عمرية مخصصة (Adolescent, Middle Age, Old) باستخدام الدوال المنطقية لفحص تأثير السن على المبيعات.

التحليل الإحصائي: دراسة العلاقة بين (الدخل، المسافة المقطوعة للعمل، الحالة الاجتماعية) وبين قرار الشراء.

بناء لوحة تحكم: تصميم داشبورد تفاعلي يوضح التغيرات فورياً عند الفلترة بناءً على المنطقة الجغرافية أو التعليم أو الوظيفة.

3. أهم (Insights)

علاقة الدخل بالشراء: العملاء الذين اشتروا دراجات لديهم متوسط دخل أعلى (حوالي 58,000$) مقارنة بالذين لم يشتروا (55,000$)، مما يعكس أهمية القدرة الشرائية.

تأثير مسافة العمل: الأشخاص الذين يسكنون في نطاق قريب من عملهم (0-1 ميل) هم الأكثر شراءً للدراجات (بواقع 200 حالة شراء)، وتقل النسبة كلما زادت المسافة.

الفئة العمرية الذهبية: فئة Middle Age هي الأكثر إقبالاً على الشراء بفارق كبير عن الفئات الأخرى (بواقع 383 عملية شراء).

النوع الاجتماعي: نلاحظ أن الذكور يميلون للشراء بنسبة طفيفة أعلى من الإناث، خاصة في فئات الدخل المرتفعة.