نظرة عامة على المشروع
يحلّل هذا المشروع بيانات طلبات Uber Eats لمدة 3 أشهر (أكثر من 3 مليون طلب وما يزيد عن 206 ألف مستخدم) بهدف اكتشاف أهم الأنماط المرتبطة بسلوك العملاء، الاحتفاظ بهم، والأداء التشغيلي.
يركّز التحليل على الإجابة عن أسئلة تجارية واقعية مثل:
ما العوامل التي تدفع المستخدمين لإعادة الطلب؟
أي الأقسام تتمتع بأعلى معدلات ولاء؟
متى يزداد حجم الطلبات؟ وكيف يؤثر ذلك على التشغيل؟
🎯 أهداف المشروع (Objectives)
تنظيف البيانات الخام وبناؤها في نموذج جاهز للتحليل
تطوير داشبورد تفاعلية على Power BI لعرض الـKPIs والاتجاهات
استخراج رؤى قابلة للتنفيذ لتحسين الاحتفاظ، واكتساب العملاء، والأداء التشغيلي
🧰 الأدوات والتقنيات المستخدمة (Tools & Technologies)
Power BI: نمذجة البيانات، مقاييس DAX، وتصميم التفاعلات
Excel / SQL: تنظيف واستكشاف البيانات
GitHub: توثيق المشروع ومشاركته
🧩 ملخص البيانات (Dataset Summary)
المعيار الوصف
الفترة الزمنية 3 أشهر
عدد الطلبات 3,000,000+
عدد المستخدمين 206,000
أهم الأعمدة order_id, user_id, department, reorder_flag, order_day, order_hour…
📊 أهم النتائج (Key Findings)
1) اعتماد كبير على أقسام محددة
قسم Alcohol يحقق أعلى معدل إعادة طلب (~70%)
قسم Coffee Filters في المركز الثاني
الأقسام الأساسية مثل البقالة والمعكرونة أقل من 40% → مخاطرة على الاستدامة
2) قاعدة مستخدمين وفية ولكن النمو ضعيف
90% من إجمالي الطلبات من مستخدمين عائدين
فقط ~10% مستخدمين جدد
متوسط عدد الطلبات لكل مستخدم ≈ 14.5
→ ولاء قوي، اكتساب ضعيف.
3) ارتفاع كبير في الطلبات خلال عطلات نهاية الأسبوع
45% من حجم الطلبات يومي الجمعة والسبت مساءً
→ ضغط تشغيل كبير في أوقات الذروة مقابل انخفاض منتصف الأسبوع.
4) الاحتفاظ العام بالمستخدمين
معدل إعادة الطلب = 59.86%
معدل جيد لكنه غير متساوٍ بين الأقسام.
💡 الرؤى والتوصيات (Business Insights & Recommendations)
تنويع الأقسام لتقليل الاعتماد على الفئات “الترفيهية” (Alcohol وCoffee Filters).
إطلاق حملات تسويقية لجذب مستخدمين جدد.
تحسين جدول التوصيل لتوزيع الحمل بين منتصف الأسبوع ونهايته.
استثمار ولاء المستخدمين العائدين في Upselling وزيادة حجم السلة (Basket Size).
🛠 المهارات المُطبّقة في المشروع (Skills Demonstrated)
نمذجة البيانات في Power BI
حسابات DAX (مثل Returning Customers%، Reorder Rate)
رواية القصة بالبيانات (Data Storytelling)
تصميم الداشبورد وتقرير المؤشرات (KPI Reporting)
