تحليل تنبؤي دقيق للأرباح والخسائر للمتاجر الكبرى باستخدام التعلم الآلي (Python)

تحليل بيانات متقدم وبناء نماذج تعلم آلي (ML) تم تطوير نموذج تنبؤي (Predictive Model) مخصص لتحليل بيانات المبيعات التاريخية وتحديد العوامل الأكثر تأثيراً في صافي الأرباح والخسائر للشركات والمتاجر الكبرى (بناءً على مجموعة بيانات Superstore). الهدف هو تحويل البيانات الخام إلى رؤى مالية قابلة للتطبيق لدعم القرارات الإدارية. المخرجات والإنجازات: بناء نموذج الانحدار (Regression Model): تم تدريب نموذج تعلم آلي لتوقع صافي الربح بدقة عالية. اكتشاف الرؤى الحرجة: تحديد أن المبيعات (Sales) و الخصم (Discount) هما العاملان الأهم للتنبؤ بالربح تحليل الخسارة: تقديم تحليل بصري يثبت أن تطبيق خصومات تزيد عن 20% يؤدي إلى متوسط ربح سلبي (خسارة)، وهي معلومة حاسمة لتعديل سياسات التسعير والتخفيضات. التوثيق التقني: تسليم ملف كود Python موثق بالكامل وواضح يوضح جميع خطوات معالجة البيانات وبناء النموذج. الأدوات المستخدمة: Python، مكتبات Scikit-learn، Pandas، Matplotlib.