تحليل بيانات لشركة أوبر
- تنظيف البيانات ومعالجتها بإستخدام Jupyter Notebook.
- عمل Dax Mesures لحساب مؤشرات الأداء الرئيسية (KPIs) (اجمالى عدد الرحلات - اجمالى قيمة الرحلة - اجمالى الرحلات المكتملة - اجمالى الرحلات غير المكتملة - اجمالى الرحلات الملغاه - متوسط زمن وصول السيارة إلى العميل - متوسط زمن إكمال الرحلة - نسبة الرحلات المكتملة - نسبة الرحلات غير المكتملة - نسبة الرحلات الملغاه من العميل - نسبة الرحلات الملغاه من السائق - متوسط تقييم العملاء - متوسط تقييم السائق - متوسط الرحلات الملغاه من السائق - اجمالى عدد الرحلات حسب نوع السيارة - متوسط زمن وصول السيارة إلى العميل حسب نوع السيارة - متوسط مسافة الرحلة - المدة المستغرقة لأسرع رحلة - المدة المستغرقة لأبطئ رحلة - اجمالى قيمة الرحلات - متوسط قيمة الحجوزات - نسبة الدفع على حسب قنوات الدفع لعدد 5 قنوات دفع ).
- تحليل مفصل يشمل ( لمحة عامة عن الأداء - تحليل الرحلات - تحليل العملاء - تحليل للمركبات والسائقين - تحليل المسافة والوقت - تحليل الإيرادات والدفع).
- عرض التحليل مقسم إلى 6 داشبوردز تفصيلية لكل داشبورد مؤشرات الأداء الرئيسية (KPIs) الخاصة بها.
المشروع يعتمد على بيانات حقيقية لغرض التدريب العملى على تحليل البيانات باستخدام أدوات مثل Jupyter Notebook, Power BI بهدف استخراج المؤشرات وتحليل الأداء عبر لوحات تحكم تفاعلية تدعم اتخاذ القرار.
