تحويل بيانات التجارة الإلكترونية إلى Insights وDashboard احترافي

في هذا المشروع، قمت بتحليل بيانات منصة تجارة إلكترونية بهدف تقييم أداء عمليات التوصيل واكتشاف أسباب التأخير.

بدأت بتنظيف البيانات ومعالجتها باستخدام excel ثم قمت باستخدام Python (Pandas, NumPy)، لدمج عدة جداول لاستخراج صورة شاملة عن الطلبات والعملاء. بعد ذلك، أنشأت مقياسًا رئيسيًا (delivery_diff) لقياس الفرق بين تاريخ التسليم المتوقع والفعلي.

قمت بتحليل البيانات لاستخراج الأنماط، حيث أظهرت النتائج أن معظم الطلبات يتم تسليمها قبل الموعد المحدد، مع نسبة تأخير منخفضة. كما تم تحليل العلاقة بين تكلفة الشحن وسرعة التوصيل باستخدام python(seaborn,matplotlib)، والتي أظهرت ارتباطًا ضعيفًا.

وأخيرًا، قمت بإنشاء Dashboard تفاعلي باستخدام Power BI لعرض النتائج بشكل واضح يساعد في اتخاذ قرارات أفضل وتحسين كفاءة العمليات.

يسعدني تنفيذ مشاريع مشابهة وتحليل بياناتك وتحويلها إلى نتائج واضحة تساعدك في اتخاذ القرار