تحليل بيانات التجارة الإلكترونية باستخدام Python وSQL وPower BI

نفذت مشروع لتحليل بيانات التجارة الإلكترونية، اشتغلت فيه على البيانات من أول مرحلة التنظيف والتجهيز باستخدام Python، لحد تنظيمها وتحليلها باستخدام SQL، وفي النهاية عملت Dashboard تفاعلي باستخدام Power BI لعرض أهم النتائج ومؤشرات الأداء.

في البداية، استخدمت Python وPandas لفحص البيانات ومراجعة أنواع الأعمدة والقيم المفقودة والتكرارات، ومعالجة البيانات اللي محتاجة تجهيز. كمان أنشأت متغير Revenue لحساب الإيرادات، واستخرجت معلومات من تواريخ الفواتير، وحللت المبيعات والعملاء والمنتجات، واستخدمت الرسوم البيانية لفهم البيانات بشكل أوضح. بعد كده صدّرت البيانات بعد تنظيفها علشان أستخدمها في المراحل التالية.

بعد مرحلة التنظيف، أنشأت قاعدة بيانات باسم RetailDB باستخدام SQL، ونظمت البيانات في جداول للعملاء والمنتجات والمبيعات والمدفوعات، مع تحديد المفاتيح الأساسية والخارجية لربط الجداول ببعضها. بعد إدخال البيانات، كتبت استعلامات لحساب إجمالي الإيرادات والمبيعات والطلبات، وتحليل المبيعات حسب الدولة والسنة، وتحديد العملاء والمنتجات الأعلى أداءً.

في المرحلة الأخيرة، أنشأت Dashboard باستخدام Power BI لعرض عدد العملاء، وإجمالي الكمية المباعة، والإيرادات، وعدد الفواتير. كمان أضفت رسومًا توضح تغير الإيرادات بمرور الوقت ومقارنتها بين المنتجات والدول، مع فلاتر تفاعلية للتاريخ والدولة.

استخدمت في المشروع Python وPandas وNumPy وMatplotlib وSeaborn وSQL وPower BI. المشروع كان تطبيقًا عمليًا على دورة العمل في تحليل البيانات، من تجهيز البيانات وتنظيمها لحد تحليلها وعرض النتائج في صورة تقارير تفاعلية.