تحليل شكاوي امازون

مشروع تحليل بيانات يهدف إلى دراسة شكاوى العملاء على منصة أمازون لفهم الأسباب الجذرية للمشكلات وتحسين تجربة العملاء بناءً على بيانات فعلية، من خلال تحويل البيانات الخام إلى رؤى وتحليلات قابلة للتنفيذ. المهارات والتقنيات المستخدمة: Data Cleaning & Preprocessing تنظيف البيانات، معالجة القيم المفقودة، والتأكد من جودة البيانات قبل التحليل باستخدام Power Query. Power Query إعداد وتجهيز البيانات بشكل احترافي وربط الجداول المختلفة لتسهيل عملية التحليل. Descriptive Statistics (الإحصاء الوصفي) تحليل البيانات لفهم التوزيعات، المتوسطات، والتكرارات الخاصة بالشكاوى. Feature Engineering إنشاء متغيرات جديدة تساعد في تحسين جودة التحليل واستخراج رؤى أعمق من البيانات. Binning تصنيف البيانات إلى فئات (مثل مستويات رضا العملاء أو فئات زمن الاستجابة) لتسهيل التحليل. Pivot Tables (Power Pivot) تحليل البيانات بشكل ديناميكي لاستخراج أنماط الشكاوى حسب الفئة، السبب، والتكرار. Data Modeling بناء نموذج بيانات يربط بين الجداول المختلفة بطريقة منظمة لدعم التحليل العميق. لنتائج والتحليلات: تحديد أكثر أسباب الشكاوى تكرارًا وتأثيرًا تحليل سلوك العملاء وربطه بمستوى الرضا اكتشاف أنماط المشاكل المتكررة في الخدمة