أهلاً بكم جميعاً.
أود أن أشارككم أحد أعمالي الحديثة في هندسة وتحليل البيانات، حيث قمت بتحويل ملف بيانات مبيعات خام مليء بالثغرات والتنسيقات العشوائية إلى نظام ذكي متكامل لذكاء الأعمال (BI).

ما قمت بتنفيذه تقنياً في هذا المشروع:
1- أتمتة تنظيف البيانات: قمت ببرمجة سكربت بايثون معقد يعالج التواريخ تلقائياً، ويعوض القيم المفقودة إحصائياً (تعبئة الأسعار الفارغة بـ Median)، ويعيد حساب إجمالي المبيعات لضمان موثوقية الأرقام.
2- تطهير النصوص عبر الـ Regex: استخدمت التعبيرات النمطية لتنقية أسماء العملاء من الأرقام والرموز الغريبة، وتوحيد تنسيقها، مع إزالة الأعمدة غير الضرورية والملاحظات العشوائية.
3- لوحة تحكم تفاعلية (Dashboard): قمت ببناء لوحة تحكم ويب تفاعلية بالكامل باستخدام Streamlit تعرض مؤشرات الأداء الرئيسية مثل إجمالي الإيرادات ومتوسط الطلبات بشكل ديناميكي مرن.
4- تطوير التحليلات المتقدمة: صممت رسوم بيانية توضح اتجاهات المبيعات الشهرية، تحليل الفئات الأكثر مبيعاً، وتتبع حالة تنفيذ الطلبات (Order Fulfillment) مع توفير فلاتر جانبية ذكية للتحكم بالبيانات.

الأدوات المستخدمة في المشروع:
1- Python: لغة البرمجة الأساسية لكامل المشروع.
2- Streamlit: لبناء وتطوير واجهة لوحة التحكم التفاعلية على الويب.
3- Pandas & NumPy: لهيكلة البيانات الضخمة، ومعالجة القيم الفارغة، وإجراء العمليات الإحصائية.
4- Regex (Re library): للتنظيف المتقدم ومعالجة النصوص وتطهيرها من الشوائب والرموز.
5- Altair & Plotly: لإنشاء الرسوم البيانية التفاعلية والمخططات الدائرية الذكية.

لمشاهدة تفاصيل المشروع بالكامل والصور التوضيحية، يسعدني زيارتكم لصفحة المشروع في معرض أعمالي على مستقل من هنا:
https://mostaql.com/portfolio/3526315-%D9%86%D8%B8%D8%A7%D9%85-%D8%A3%D8%AA%D9%85%D8%AA%D8%A9-%D8%AA%D9%86%D8%B8%D9%8A%D9%81-%D8%A7%D9%84%D8%A8%D9%8A%D8%A7%D9%86%D8%A7%D8%AA-%D9%88%D8%A8%D9%86%D8%A7%D8%A1-%D9%84%D9%88%D8%AD%D8%A9-%D8%AA%D8%AD%D9%83%D9%85-%D8%AA%D9%81%D8%A7%D8%B9%D9%84%D9%8A%D8%A9-%D9%84%D8%B0%D9%83%D8%A7%D8%A1-%D8%A7%D9%84%D8%A3%D8%B9%D9%85%D8%A7%D9%84-sales-analytics-dashboard

إذا نال هذا المشروع إعجابكم، يسعدني جداً أن تتركوني لي رأيكم وتوقعاتكم في التعليقات بالأسفل ومشاركة أفكاركم لتطويره.