Online Retail Analysis

قمت بمشروع متكامل لتحليل بيانات متجر تجزئة إلكتروني (Online Retail Dataset) يهدف إلى فهم سلوك العملاء وتحويل البيانات الخام إلى رؤى استراتيجية تساعد في اتخاذ قرارات مبنية على الأرقام.

المراحل التي قمت بها في المشروع:

تنظيف ومعالجة البيانات (Data Cleaning):

التعامل مع القيم المفقودة والمتكررة.

تنقية البيانات من العمليات الملغاة والمعاملات غير المنطقية لضمان دقة النتائج.

التحليل الاستكشافي (EDA):

تحديد المنتجات الأكثر مبيعاً والدول الأعلى تحقيقاً للأرباح.

تحليل اتجاهات المبيعات الشهرية واليومية لتحديد أوقات الذروة.

تقسيم العملاء (Customer Segmentation - RFM Analysis):

استخدام نموذج RFM (Recency, Frequency, Monetary) لتصنيف العملاء إلى فئات (عملاء أوفياء، عملاء معرضون للضياع، عملاء جدد).

تطبيق خوارزمية K-Means Clustering لتقسيم العملاء بشكل آلي وأكثر دقة.

تحليل سلة المشتريات (Market Basket Analysis):

استخدام خوارزمية Apriori لاكتشاف الروابط بين المنتجات (العملاء الذين اشتروا X غالباً ما يشترون Y) لتقديم مقترحات ذكية لزيادة المبيعات (Cross-selling).

التصور البياني (Data Visualization):

بناء لوحة تحكم (Dashboard) توضح مؤشرات الأداء الرئيسية (KPIs) بشكل مبسط وواضح.