تحليل وتوقع مبيعات أمازون باستخدام تعلم الآلة(machine learning) ( Amazon Sales Analytics & Forecasting)

وصف المشروع:

قمت في هذا المشروع ببناء نظام تحليلي متكامل يبدأ من تنظيف البيانات الضخمة (Big Data) وينتهي بالتنبؤ بالنتائج المستقبلية. المشروع يهدف إلى فهم سلوك المستهلكين على منصة أمازون وتحويل البيانات الخام إلى رؤى استراتيجية تساعد في اتخاذ قرارات تسعير وتسويق ذكية.

ما قمت بإنجازه (Scope of Work):

معالجة وتنظيف البيانات (Data Cleaning): التعامل مع القيم المفقودة، تحويل العملات، وتصحيح أنواع البيانات لضمان دقة التحليل.

التحليل الاستكشافي (EDA): استخدام مكتبات Matplotlib و Seaborn و Plotly لإنشاء رسوم بيانية تفاعلية تكشف عن علاقة الخصومات (Discounts) بحجم المبيعات.

هندسة الميزات (Feature Engineering): استخراج ميزات جديدة مثل "نقاط المراجعة" (Review Velocity) وفئات المنتجات الأكثر ربحية.

بناء نماذج التنبؤ (Predictive Modeling): تطوير نماذج تعلم آلة باستخدام خوارزميات Random Forest و Gradient Boosting للتنبؤ بالمبيعات المستقبلية بدقة عالية.

لوحة بيانات تفاعلية (Interactive Dashboard): تصميم تقرير بصيغة HTML و PDF يعرض النتائج بشكل احترافي لصناع القرار.

المشكلات التي يحلها المشروع (Problem Solving):

تحسين استراتيجية التسعير: يحدد المشروع "النقطة المثالية" للخصم (Sweet Spot) التي تحقق أقصى ربح دون إهدار الهامش الربحي.

فهم سلوك التقييمات: يوضح كيف تؤثر جودة وكمية التقييمات بشكل مباشر على ترتيب المنتج وزيادة المبيعات.

التنبؤ بالطلب: يساعد في توقع المبيعات لمدة 30 يومًا قادمة، مما يسهل عملية إدارة المخزون وتفادي نفاذ الكميات.

تحديد فجوات السوق: تحليل الفئات (Categories) التي تحقق أعلى أداء والتركيز على المنتجات ذات العائد الأعلى.

الأدوات والتقنيات المستخدمة:

لغة البرمجة: Python.

المكتبات: Pandas, NumPy, Scikit-learn.

التصور البياني: Plotly (Interactive Charts), Seaborn.

التقارير: تقارير ديناميكية باستخدام HTML/CSS لتحويل النتائج البرمجية إلى عرض مرئي جذاب.