تحليل بيانات مبيعات Swiggy باستخدام SQL

مشروع هندسة وتحليل بيانات متكامل يهدف إلى معالجة وتحليل سجلات طلبات توصيل الطعام لمنصة Swiggy عبر مختلف الولايات والمطاعم والأطباق، لتوفير رؤى استراتيجية تساعد على تحسين المبيعات وسلوك المستهلك.

أبرز مراحل وخطوات العمل:

1. جودة وتنظيف البيانات (Data Validation & Cleaning):

• فحص ومعالجة القيم المفقودة (Nulls) والسلاسل الفارغة.

• اكتشاف التكرارات وإزالتها باستخدام الاستعلامات المتقدمة ودوال النافذة (ROW_NUMBER / CTE).

2. النمذجة البعدية (Dimensional Modelling - Star Schema):

• تصميم وبناء نموذج النجمة (Star Schema) لرفع كفاءة الاستعلامات وتقليل التكرار.

• إنشاء جداول الأبعاد: dim_date, dim_location, dim_restaurant, dim_category, dim_dish.

• إنشاء جدول الحقائق المركزي: fact_swiggy_orders مع ربطه بمفاتيح الأبعاد (Foreign Keys).

3. حساب المؤشرات الرئيسية (KPIs):

• إجمالي الطلبات (Total Orders) والإيرادات الكلية (Total Revenue in INR).

• متوسط سعر الطبق ومتوسط التقييمات العامة.

4. التحليل التجاري العميق (Deep-Dive Business Analysis):

• الاتجاهات الزمنية: تحليل الطلبات شهرياً ورُبع سنوي وسنوياً وعلى مدار أيام الأسبوع.

• التحليل الجغرافي: تحديد أفضل 10 مدن حسب حجم الطلبات ومساهمة الولايات في الإيرادات.

• تحليل المطاعم والأطباق: تحديد المطاعم والأصناف والأطباق الأكثر طلباً وتقييم أداء كل مطبخ (Cuisine Performance).

• شرائح الإنفاق والتقييمات: تقسيم أنماط إنفاق العملاء إلى شرائح سعرية وتوزيع التقييمات من 1 إلى 5.

المهارات والتقنيات المستخدمة:

• T-SQL / SQL Server: لكتابة سكريبتات التنظيف والـ DDL/DML وإجراء التحليلات المتقدمة.

• Data Warehousing & Star Schema: لتصميم وتجهيز البيانات للتحليل.

• Documentation & Business Analysis: إعداد التوثيق الكامل لمتطلبات العمل ومخطط الـ ERD.