E-Commerce Data Analysis | SQL, Python & Power BI

اذا تخبرك بيانات متجرك عن مبيعاتك، عملائك، ومنتجاتك؟

في هذا المشروع، قمت بتحويل بيانات E-Commerce إلى تحليل متكامل يبدأ من استخراج ومعالجة البيانات باستخدام SQL وPython وينتهي بـ Interactive Power BI Dashboard يساعد على فهم أداء المتجر واكتشاف الـInsights المهمة.

استخدمت SQL لاستعلام وتحليل البيانات واستخراج المعلومات المطلوبة، ثم Python & Pandas لتنظيف البيانات، استكشافها وتحليل الأنماط والاتجاهات، وبعد ذلك استخدمت Power BI لعرض النتائج في Dashboard تفاعلي وسهل الاستخدام.

ماذا قمت بتنفيذه؟

• استخراج وتحليل البيانات باستخدام SQL

• تنظيف ومعالجة البيانات باستخدام Python & Pandas

• إجراء Exploratory Data Analysis (EDA)

• تحليل المبيعات والأرباح والمنتجات والعملاء

• اكتشاف الاتجاهات والأنماط داخل البيانات

• إنشاء KPIs & DAX Measures

• بناء Data Model

• تصميم Interactive Power BI Dashboard

• استخدام Slicers, Filters & Data Visualization

ما الذي يميز المشروع؟

الـUnique Point هنا إن المشروع لا يعتمد على أداة واحدة، بل يوضح رحلة البيانات كاملة:

SQL → Python → Analysis → Power BI → Actionable Insights

وبذلك تتحول البيانات الخام من مجرد جداول وأرقام إلى قصة واضحة تساعد على فهم أداء الـE-Commerce واتخاذ قرارات مبنية على البيانات.