تحليل واستكشاف البيانات (EDA) لعمليات اللوجستيات: استخراج رؤى تجارية لرفع كفاءة التوصيل

في هذا المشروع، قمت بدور محلل البيانات لتحويل بيانات لوجستية ضخمة ومعقدة إلى رؤى قابلة للتنفيذ (Actionable Insights) باستخدام لغة Python. لم يقتصر العمل على التنظيف البرمجي فقط، بل ركزت على فهم "سلوك" العمليات اللوجستية وتحديد نقاط الاختناق التي تؤثر على أرباح الشركة.

المهام التحليلية التي نفذتها في المشروع:

تنظيف ومعالجة البيانات (Data Wrangling): التعامل مع القيم المفقودة، تنسيق التواريخ، وتجهيز البيانات الضخمة لتكون صالحة للتحليل الإحصائي.

تحليل الاتجاهات الزمنية (Time-Series Analysis): رصد تذبذب أداء الشحن على مدار الأشهر وتحديد أوقات الذروة (Peak Seasons) لمساعدة الإدارة في توزيع الموارد.

تحليل كفاءة الموزعين (Courier Performance): مقارنة أداء شركات الشحن والمناديب من حيث سرعة التوصيل ونسبة النجاح، وتحديد "الأبطال" والمتعثرين رقمياً.

دراسة أسباب الفشل (Failure Root Cause Analysis): استخدام الرسوم البيانية المتقدمة لمعرفة أكثر أسباب فشل التوصيل شيوعاً وارتباطها بالمناطق الجغرافية (Hubs).

ارتباط التكاليف بالأداء: تحليل العلاقة بين رسوم الشحن، وزن الطرود، والمدة الزمنية المستغرقة للتوصيل.

الأدوات والتقنيات المستخدمة:

اللغة: Python.

المكتبات الأساسية: Pandas و NumPy لمعالجة البيانات.

التصور البياني (Visualization): Seaborn و Matplotlib لإنشاء رسوم بيانية احترافية (Heatmaps, Distribution plots, Boxplots).

البيئة: Jupyter Notebook.

القيمة المضافة لصاحب المشروع:

"هذا التحليل يساعد متخذ القرار على تقليل تكاليف الشحن المهدرة بنسبة كبيرة من خلال تحديد المشكلات قبل وقوعها، وتحسين تجربة العميل النهائي عبر ضمان مواعيد تسليم أدق."