Tableau

دراسة حالة عمليّة وتطبيقية لتصميم واستعلامات قواعد البيانات لشركة تجارة إلكترونية، تهدف إلى تحسين الأداء التجاري واكتشاف فرص النمو من خلال تحليل البيانات الخام وتحويلها إلى رؤى استراتيجية (Business Insights) تمكّن الإدارة وفريق التسويق من اتخاذ قرارات مبنية على أرقام واقعية.

أبرز ما تم تنفيذه في المشروع:

1. تصميم الهيكل (Database Schema Design):

- إنشاء ونمذجة جداول مترابطة (Customers, Products, Orders, Order_Items).

- تطبيق المفاتيح الأساسية والأجنبية (Primary & Foreign Keys) وضوابط التكامل المرجعي لضمان سلامة البيانات ومنع التكرار.

2. تنظيف وفحص جودة البيانات (Data Cleaning & Validation):

- معالجة القيم المفقودة والمتكررة قبل البدء بالتحليل.

- التفتيش على البيانات الشاذة وتصفية المعاملات المالية الملغاة أو المعلقة للحصول على نتائج دقيقة.

3. التحليل المالي وأداء المنتجات (Sales & Profitability Analysis):

- حساب إجمالي الإيرادات، الأرباح الصافية، وهامش الربح لكل منتج وفئة (Profit Margin %).

- تحديد المنتجات الأكثر مبيعاً والأعلى ربحية لتوجيه حملات التسويق والمخزون.

4. تقسيم العملاء المتقدم (Customer Segmentation - RFM Analysis):

- كتابة استعلامات معقدة باستخدام التعبيرات الجدولية الشائعة (CTEs) والدوال النافذة (Window Functions مثل NTILE).

- تقييم العملاء بناءً على ثلاثة معايير أساسية:

* Recency: حداثة آخر عملية شراء.

* Frequency: معدل تكرار الشراء.

* Monetary: القيمة المالية الإجمالية للمشتروات.

- تصنيف العملاء إلى شرائح استراتيجية (مثل: Champions، At-Risk Customers، New Customers).

- صياغة توصيات تسويقية مخصصة لكل شريحة لزيادة معدل الاحتفاظ بالعملاء (Customer Retention) ورفع متوسط قيمة السلة (AOV).

الأدوات والتقنيات المستخدمة:

- SQL (PostgreSQL / MySQL)

- المهارات المتقدمة: CTEs, Window Functions, Complex Joins, Aggregations, CASE Statements.