تحليل بيانات شامل لسلوك العملاء يهدف إلى اكتشاف أنماط الشراء، وفهم اتجاهات الإنفاق، وتأثير العوامل المختلفة على المبيعات.
قمت بتنفيذ المشروع باستخدام Python لتنظيف البيانات، وSQL Server لتحليلها، وPower BI لتصميم لوحة معلومات تفاعلية تساعد في اتخاذ القرارات التجارية المبنية على البيانات.

تم خلال المشروع:
• تنظيف ومعالجة البيانات الخام باستخدام مكتبة Pandas.
• إنشاء فئات عمرية وتحويل البيانات النصية إلى قيم رقمية قابلة للتحليل.
• إجراء استعلامات SQL للإجابة على أسئلة الأعمال مثل مقارنة إنفاق المشتركين بغير المشتركين، وتحليل تأثير الخصومات والتقييمات.
• تصميم لوحة Power BI تحتوي على مؤشرات أداء رئيسية (KPIs) ومرشحات تفاعلية.

النتائج أظهرت أن المشتركين ينفقون أكثر بنسبة 25%، وأن فئة الملابس والإكسسوارات تحقق أعلى الإيرادات، بينما الخصومات ترفع عدد الطلبات لكنها تقلل الإيراد لكل عملية شراء.

الأدوات المستخدمة:
بايثون - SQL - باور بي اي (Power BI)

النتيجة:
لوحة تحكم تفاعلية تعرض رؤى واضحة حول سلوك العملاء تساعد الإدارة في تحسين التسويق وزيادة الإيرادات.