تحليل استكشافي لبيانات متجر إلكتروني واستخراج رؤى تجارية

في هذا المشروع قمت بتنفيذ تحليل استكشافي للبيانات (Exploratory Data Analysis) لبيانات معاملات متجر إلكتروني بهدف فهم سلوك العملاء وتحليل المبيعات واستخراج رؤى تساعد في تحسين القرارات التجارية.

بدأ العمل بتحميل البيانات باستخدام مكتبات تحليل البيانات في بايثون مثل Pandas وNumPy، ثم تم فحص هيكل البيانات للتعرف على الأعمدة وأنواع البيانات وعدد السجلات. بعد ذلك تم تنفيذ مرحلة تنظيف البيانات (Data Cleaning) للتعامل مع القيم المفقودة، إزالة الصفوف المكررة، وتصحيح أنواع البيانات لضمان دقة التحليل.

بعد تجهيز البيانات تم إجراء تحليل استكشافي لاكتشاف الأنماط المهمة داخل البيانات مثل تحليل الطلبات، المنتجات، وسلوك العملاء. كما تم تحليل معاملات الشراء واكتشاف الطلبات الملغاة والتأكد من جودة البيانات قبل استخراج النتائج.

يساعد هذا التحليل على فهم أداء المتجر الإلكتروني بشكل أفضل، مثل معرفة المنتجات الأكثر مبيعًا، أنماط الشراء لدى العملاء، واكتشاف المشكلات المحتملة في البيانات.

الأدوات والتقنيات المستخدمة

Python

Pandas

NumPy

Data Cleaning

Exploratory Data Analysis (EDA)

Jupyter Notebook