قمت في هذا المشروع بتطوير نموذج متكامل لتعلم الآلة (Machine Learning) يهدف إلى تحليل البيانات الضخمة لمبيعات متجر أمازون والتنبؤ بقيمة الإيرادات الإجمالية بناءً على مجموعة من المؤشرات التجارية الأساسية. بدأ العمل بمرحلة معالجة وتجهيز البيانات (Data Cleaning) لـ 50,000 سجل، شملت فحص أنواع البيانات والتعامل مع القيم الإحصائية المختلفة لضمان دقة التحليل. تضمن المشروع إجراء تحليل استكشافي عميق (EDA) لفهم سلوك المستهلكين عبر مناطق جغرافية متنوعة مثل آسيا، أوروبا، وأمريكا الشمالية، وتصنيف المبيعات حسب فئات المنتجات الأكثر طلباً مثل الإلكترونيات والأزياء. قمت بعد ذلك ببناء نموذج تنبؤي باستخدام خوارزمية الانحدار الخطي (Linear Regression)، حيث نجح النموذج في تحقيق معامل تحديد (R-squared) مرتفع يصل إلى 0.88، مما يؤكد كفاءة النموذج في توقع الأرباح المستقبلية بدقة عالية بناءً على السعر، نسبة الخصم، وتقييمات العملاء.
