في هذا المشروع، قمتُ بتحليل بيانات أفضل 1000 يوتيوبر
الهدف كان اكتشاف أنماط الأداء
قياس معدلات التفاعل
واستخلاص رؤى قابلة للتنفيذ لفهم عوامل نجاح المحتوى على YouTube
غطى التحليل عدة محاور رئيسية، وتم عرض النتائج باستخدام Tableau بشكل تفاعلي:
1️⃣ استكشاف البيانات
تنظيف البيانات والتعامل مع القيم الناقصة والقيم الشاذة لضمان الدقة.
الرسوم: أعمدة لعرض القيم الناقصة، وصناديق لتحديد القيم الشاذة (مشتركين، زيارات، إعجابات، تعليقات).
2️⃣ تحليل الاتجاهات
تحديد الفئات الأكثر شعبية وقياس الارتباط بين المشتركين والتفاعل (الإعجابات، التعليقات).
الرسوم: أعمدة لأعلى الفئات، ورسوم مبعثرة لقياس الارتباط.
3️⃣ دراسة الجمهور
توزيع صانعي المحتوى حسب الدول، وتحديد التفضيلات الإقليمية لأنواع المحتوى.
الرسوم: أعمدة مكدسة لتفضيلات المناطق، وخرائط حرارية للفئات الأكثر شعبية حسب الدولة.
4️⃣ مؤشرات الأداء
حساب ومقارنة المتوسطات (المشتركين، الزيارات، الإعجابات، التعليقات) لاكتشاف الأنماط والفروقات.
الرسوم: مدرجات تكرارية للتوزيع، وأعمدة لعرض المتوسطات حسب الفئة.
5️⃣ فئات المحتوى
تحديد الفئات التي تضم أكبر عدد من صانعي المحتوى والأكثر تفاعلًا.
الرسوم: مخططات دائرية لنسب الفئات، وأعمدة للأداء حسب الفئة.
6️⃣ العلامات التجارية والتعاونات
تحليل كيفية جذب كبار صانعي المحتوى للمزيد من التعاونات التسويقية.
الرسوم: رسوم مبعثرة (التعاونات مقابل مؤشرات الأداء)، وأعمدة للتعاونات حسب الفئة.
7️⃣ المقارنات والتوصيات
إبراز أفضل صانعي المحتوى واقتراح نظام توصيات لتحسين تجربة المستخدم على يوتيوب.
الرسوم: أعمدة لأفضل القنوات، ومخططات شجرية للفئات المقترحة.
- أهم النتائج:
تحديد واضح لأفضل صانعي المحتوى والفئات الأعلى أداءً.
وضع معايير للمقارنة بين المؤثرين في الأداء والتفاعل.
توصيات استراتيجية لتحسين التجربة للمستخدمين ودعم قرارات التسويق.
- المهارات والأدوات المستخدمة:
بايثون (Jupyter Notebook) لتحليل البيانات
Tableau لعرض البيانات ولوحات التحكم التفاعلية
Figma لتصميم اللوحات
Freepik للأيقونات والرسوم
ذكاء الأعمال ورواية القصة بالبيانات
