تحليل بيانات متجر موسيقى رقمي باستخدام SQL المتقدم

نبذة عن المشروع حللت قاعدة بيانات متجر موسيقى رقمي باستخدام استعلامات SQL متقدمة لاستخراج رؤى استراتيجية حول الإيرادات، سلوك العملاء، أداء الموظفين، والاتجاهات السوقية. التحليلات المنفذة تحليل الإيرادات والمبيعات أفضل 10 أغاني استخدمت JOIN متعددة لربط الأغاني بالألبومات والفنانين، وحسبت الإيرادات الإجمالية. أفضل 5 فنانين لكل دولة استخدمت CTE مع Window Function (RANK) للترتيب داخل كل سوق جغرافي. الإيرادات الشهرية ومعدل النمو استخدمت strftime للتجميع الشهري و LAG() لحساب النمو مقارنة بالشهر السابق. توزيع المبيعات حسب نوع الوسائط جمعت المبيعات والإيرادات حسب النوع (MP3, AAC) لتحديد القنوات الأكثر ربحية. تحليل سلوك العملاء القيمة الدائمة للعميل حسبت إجمالي المشتريات وعددها ومتوسط قيمة الطلب لأفضل 10 عملاء. أفضل 3 عملاء لكل دولة استخدمت PARTITION BY مع RANK() لتحديد العملاء الأساسيين في كل منطقة. تحليل توقف العملاء حددت العملاء غير النشطين منذ 2012 باستخدام LEFT JOIN. التحليل الجغرافي النوع الموسيقي الأكثر شعبية لكل دولة استخدمت CTE مع Window Function لتحديد النوع الأول في كل سوق. تحليل أداء المنتجات والموظفين متوسط إيرادات الألبومات استخدمت Window Function لمقارنة أداء كل ألبوم بمتوسط الفنان. عملاء الموظفين وإيراداتهم ربطت كل موظف بعملائه وحسبت الإيرادات لترتيب الأداء. التقنيات المستخدمة Common Table Expressions (CTEs) لتنظيم الاستعلامات المعقدة Window Functions RANK(), LAG(), AVG() OVER PARTITION BY Multiple JOINs ربط حتى 5 جداول (INNER & LEFT JOIN) Date Functions strftime(), DATE() Aggregate Functions SUM(), COUNT(), AVG(), GROUP BY الرؤى المستخلصة تحديد الأغاني والفنانين الأكثر ربحية فهم تفضيلات كل سوق جغرافي رصد اتجاهات النمو الشهرية تحديد العملاء الأعلى قيمة اكتشاف العملاء المعرضين للتوقف تقييم أداء الموظفين المهارات المستخدمة استعلامات SQL المتقدمة Window Functions & Analytical Functions Common Table Expressions (CTEs) Multiple Table Joins Aggregate Functions Date and Time Functions Subqueries Data Analysis & Business Intelligence الأدوات المستخدمة Microsoft SQL Server - SQL - Database Management - Data Analysis