Statistical Analysis Project Group(15)

Abdullah Hatem

14 Dec 202409:28

Summary

TLDRالبروجكت الذي تم شرحه في الفيديو يتناول تحليل بيانات من سلسلة سوبر ماركت باستخدام تقنيات مختلفة مثل SQL Server و Power BI و Machine Learning. تم جمع البيانات من كيجل، حيث تم تنظيفها وتحليلها باستخدام خطوات مثل ETL وتصميم قواعد البيانات، ثم تطوير نموذج تعلم آلي لتحليل البيانات وتحديد الاتجاهات المستقبلية للأسعار. تم عرض النتائج النهائية في داشبورد تفاعلي باستخدام Power BI، والذي يتيح للمستخدمين متابعة أداء المبيعات والأرباح وتحديد الفئات التي تحقق أعلى ربح. الهدف النهائي هو تقديم رؤى استراتيجية لمالك السوبر ماركت.

Takeaways

😀 المشروع يتضمن تحليل بيانات مبيعات العملاء من سلسلة سوبر ماركت باستخدام أدوات مثل SQL Server و Power BI.
😀 تم استخدام مجموعة من العمليات مثل ETL (استخراج، تحويل، تحميل) لتنظيف البيانات وحساب المتغيرات المهمة مثل المبيعات والأرباح.
😀 تم تطبيق تقنيات تعلم الآلة لتحليل البيانات واستخراج الأنماط المستقبلية لتوقع الأسعار في المستقبل.
😀 استخدم الفريق أساليب مختلفة لتنظيم البيانات، بما في ذلك استخدام الجداول البُعدية (Dimensional Tables) لتخزين البيانات بشكل منظم.
😀 الهدف النهائي كان تقديم رؤى وبيانات مرئية تساعد مالك العمل على اتخاذ قرارات استراتيجية بشأن الأسعار والمبيعات.
😀 تم بناء لوحات تحكم (Dashboards) باستخدام Power BI لعرض رؤى مبيعات المنتجات والأرباح والمقارنة بين السنوات.
😀 تم معالجة البيانات في عدة مراحل، بدءًا من استخراج البيانات باستخدام SQL Server، ثم تنظيفها وتحويلها في عمليات ETL، وصولاً إلى تطبيق تعلم الآلة لتحديد الأنماط.
😀 استخدم الفريق الخوارزميات لتوقع المبيعات المستقبلية بناءً على البيانات السابقة مع تحسينات على النماذج.
😀 من بين الأسئلة الرئيسية التي تم الإجابة عليها: ما هي إجمالي المبيعات لكل منتج؟ وما هي المنتجات الأعلى ربحًا؟
😀 تم تطوير النموذج لتقديم مؤشرات مثل الفروق بين المبيعات السنوية والمقارنة بين الأسعار القديمة والجديدة لتمكين تحديد الاتجاهات وتحسين الاستراتيجيات.

Q & A

ما هو موضوع المشروع الذي تم شرحه في الفيديو؟
-المشروع يهدف إلى تحليل بيانات تم جمعها من كيجل لسلسلة سوبر ماركت كبيرة. يتضمن المشروع استخدام أدوات تحليل البيانات مثل SQL Server و Power BI، بالإضافة إلى تطبيق تقنيات تعلم الآلة لتحليل البيانات والتنبؤ بأسعار المستقبل.
كيف تم تنظيف وتحويل البيانات في المشروع؟
-تم تنظيف البيانات من خلال عملية ETL (استخراج، تحويل، تحميل)، باستخدام SQL Server. تم تقسيم البيانات إلى حزم مختلفة، كل حزمة كانت تدير جزءاً معيناً من البيانات، مثل البيانات الخاصة بالعملاء، المنتجات، والمبيعات.
ما هو دور 'الباور بي آي' في هذا المشروع؟
-تم استخدام Power BI لتصميم وتصوير الداشبورد الذي يعرض رؤى تحليلية حول المبيعات والأرباح. يسمح هذا للأطراف المعنية باتخاذ قرارات مبنية على البيانات، مثل مقارنة المبيعات بين السنوات وتحديد المنتجات الأعلى ربحاً.
ما هي الخطوة الأولى في المشروع؟
-الخطوة الأولى في المشروع كانت إعداد قاعدة البيانات باستخدام SQL Server، بما في ذلك إنشاء الجداول وربط البيانات المختلفة من خلال علاقات معتمدة على الأبعاد مثل المنتجات والعملاء.
كيف تم تصميم قاعدة البيانات؟
-تم تصميم قاعدة البيانات باستخدام star schema (مخطط النجمة)، وهو تصميم يساعد في تسهيل الاستعلامات المعقدة ويوفر أداءً أعلى في تحليل البيانات. تم إنشاء الجداول بشكل يسمح بالاستفادة من الأبعاد المختلفة للمبيعات.
كيف تم التعامل مع البيانات غير المطابقة أثناء التحويل؟
-تم استخدام عملية lookup لتحديد البيانات المتطابقة وغير المتطابقة. البيانات غير المتطابقة تم معالجتها بشكل منفصل لتحديد كيفية التعامل معها، سواء بتحديث البيانات أو إضافتها كبيانات جديدة.
ما هي الأهداف التي تم تحقيقها من خلال تحليل البيانات؟
-تمكن الفريق من تحديد إجمالي المبيعات لكل منتج، عدد الطلبات لكل عميل، وأرباح أعلى المنتجات. كما تم تحديد أفضل المنتجات من حيث الربح السنوي.
كيف تم تطبيق تعلم الآلة في المشروع؟
-تم تطبيق تعلم الآلة باستخدام منصة Azure لتدريب النماذج على البيانات. تم استخدام الأعمدة ذات الصلة مثل فئة المنتج وبيانات المبيعات لتدريب النموذج والتنبؤ بالاتجاهات المستقبلية في الأسعار والمبيعات.
كيف تم حساب الأرباح والمبيعات في المشروع؟
-تم حساب الأرباح والمبيعات باستخدام SQL من خلال دمج جداول مختلفة مثل 'order' و 'order details'، ثم إجراء عمليات رياضية على البيانات مثل حساب المبيعات الإجمالية والأرباح.
ما هو الهدف من استخدام لوحة المعلومات (الداشبورد)؟
-الهدف من لوحة المعلومات هو تقديم معلومات تحليلية بصورة بصرية تسهل اتخاذ القرارات. على سبيل المثال، يمكن لأصحاب الأعمال متابعة مقارنة المبيعات بين السنوات أو معرفة الأداء الربحي حسب الولايات.