تطوير نظام للتنبؤ بالمبيعات باستخدام علم البيانات وتعلّم الآلة، بهدف تحليل البيانات التاريخية والتنبؤ بالطلب المستقبلي لدعم القرارات التجارية.

أهم الإنجازات:

معالجة أكثر من 59 مليون صف من إجمالي 125 مليون صف.

إجراء التحليل الاستكشافي للبيانات واكتشاف الأنماط والاتجاهات.

هندسة الخصائص باستخدام المبيعات السابقة والمتوسطات المتحركة والعروض الترويجية والعطلات.

بناء وتقييم نماذج SARIMAX وLSTM وXGBoost وLightGBM.

تحقيق أفضل أداء باستخدام LightGBM بمعامل تحديد R² = 0.77.

إنشاء Dashboard تفاعلية باستخدام Power BI وتطبيق تنبؤ تفاعلي باستخدام Streamlit.

التقنيات: Python، Pandas، Machine Learning، Time Series Forecasting، LightGBM، XGBoost، SARIMAX، LSTM، Power BI، Streamlit.

النتيجة: حل متكامل لتحليل البيانات الضخمة والتنبؤ بالمبيعات وعرض المؤشرات لدعم التخطيط واتخاذ القرارات.