في هذا المشروع، قمت بتحليل قاعدة بيانات عملاء (Customer Data) لاستخراج رؤى تحليلية تدعم اتخاذ القرار. لم يقتصر العمل على كتابة الأكواد فحسب، بل ركزت على الإجابة على أسئلة تجارية جوهرية تساعد في فهم سلوك المستهلك وزيادة المبيعات.
أبرز التحليلات التي قمت بتنفيذها في هذا المشروع:
تحليل الإيرادات : مقارنة الإيرادات حسب النوع (Gender) وفئات العمر لتحديد الفئة الأكثر ربحية.
سلوك الخصومات : تحليل مدى تأثير الخصومات على حجم الإنفاق، وتحديد المنتجات التي تحقق أعلى مبيعات عند تطبيق الخصم.
تقييم الأداء: استخراج أفضل 5 منتجات من حيث التقييم (Rating) لضمان مراقبة الجودة.
تصنيف العملاء : تقسيم العملاء إلى (New, Returning, Loyal) بناءً على عدد مرات الشراء، مما يساعد في حملات الـ Retargeting.
تحليل الشحن والاشتراكات: مقارنة سلوك الإنفاق بين المشتركين وغير المشتركين، وبين أنواع الشحن المختلفة (Standard vs Express).
تقارير متقدمة: استخدام الـ Window Functions لتصنيف المنتجات الأكثر مبيعاً داخل كل فئة (Category) على حدة.
المهارات التقنية المستخدمة (Technical Skills):
SQL Advanced Queries: استخدام Joins, Subqueries, و CTEs.
Data Aggregation: توظيف GROUP BY, SUM, AVG, COUNT.
Data Transformation: استخدام CASE WHEN لتصنيف البيانات الخام إلى فئات مفهومة.
Ranking & Filtering: استخدام ROW_NUMBER() و ORDER BY و TOP لاستخراج القوائم المميزة.
