نظام تحليل وتنبؤ بمبيعات Amazon باستخدام Machine Learning

وصف المشروع سعدتُ بالعمل على هذا المشروع الذي يهدف إلى تحليل بيانات مبيعات Amazon باستخدام تقنيات تحليل البيانات وتعلم الآلة (Machine Learning)، بهدف استخراج رؤى دقيقة والتنبؤ بنتائج الأعمال. يقوم المشروع بمعالجة مشاكل شائعة في بيانات التجارة الإلكترونية مثل القيم المفقودة، التكرار، وعدم الاتساق، ثم تحويل البيانات إلى نموذج جاهز للتحليل والتنبؤ. ماذا يتضمن المشروع؟ -تنظيف البيانات (Data Cleaning) -معالجة القيم المفقودة والتكرار -اكتشاف وإزالة القيم الشاذة (Outliers) -تحليل البيانات بصريًا باستخدام الرسوم البيانية -بناء نماذج تعلم آلة للتنبؤ النماذج المستخدمة Regression: Linear Regression Random Forest Regressor Classification: Logistic Regression Decision Tree نتائج المشروع -تحقيق دقة جيدة في التنبؤ بإجمالي المبيعات (Total Amount) -القدرة على التنبؤ بحالة الطلب (Order Status) -استخراج أنماط وسلوكيات العملاء من البيانات -تحسين جودة البيانات لرفع كفاءة النماذج ما يميز هذا المشروع -تطبيق عملي شامل من البداية للنهاية (من تنظيف البيانات إلى التنبؤ) -استخدام أكثر من نموذج للمقارنة وتحسين النتائج -Visualization احترافي يساعد على فهم البيانات بوضوح -كود منظم وقابل للتطوير ماذا ستحصل عليه؟ -كود المشروع كامل (Python / Jupyter Notebook) -Dataset بعد التنظيف -الرسوم البيانية والتحليلات -تقرير شامل يشرح كل خطوة