1. هيكلية النظام (Architecture)
يعتمد المشروع على خط إنتاج بيانات متكامل (End-to-end pipeline) يتكون من:
تخزين البيانات (SQL): استخدام قواعد بيانات علائقية مركزية لتنظيم الجداول وضمان تكامل البيانات.
التحليل والنمذجة (Python / Orange): تنظيف البيانات برمجياً، وهندسة الخصائص، وبناء نماذج تنبؤية.
العرض المرئي (Power BI): إنشاء تقارير تفاعلية تشغيلية وتنفيذية لمراقبة مؤشرات الأداء.
2. مراحل العمل التقنية
المرحلة الأولى: تصميم قاعدة البيانات (SQL):
إنشاء جداول منظمة تشمل: النزلاء، الحجوزات، الغرف، الموظفين، سجلات التنظيف، والتعاملات المالية.
بناء واجهات تحليلية (Views) متقدمة لقياس أداء الموظفين، كفاءة التنظيف، وتجميع الإيرادات اليومية.
المرحلة الثانية: تحليل البيانات الاستكشافي (Python):
تحليل حوالي 119,000 سجل حجز.
اكتشاف الأنماط المرتبطة بفترة الحجز (Lead Time) وعلاقتها باحتمالية الإلغاء.
معالجة القيم الشاذة (Outliers) في الأسعار اليومية (ADR) وضمان دقة البيانات قبل النمذجة.
المرحلة الثالثة: تنقيب البيانات الذكي (Orange):
بناء مسارات عمل بصرية (Visual Workflows) لتنظيف البيانات.
استخدام خوارزميات مثل "الغابات العشوائية" (Random Forest) للتنبؤ بالحالات المستقبلية.
المرحلة الرابعة: لوحات التحكم التفاعلية (Power BI):
تطوير لوحات لمراقبة مؤشرات الأداء الرئيسية (KPIs) مثل معدل الإلغاء، والإيرادات لكل غرفة متاحة (RevPAR).
3. التوصيات الاستراتيجية للمشروع
إدارة الإلغاءات: تطبيق سياسات تأمين وحجز بناءً على احتمالات الإلغاء التي يحددها النموذج.
تحسين الأسعار: استخدام إشارات تحليل الأسعار اليومية لإنشاء قواعد تسعير مرنة.
كفاءة التشغيل: استغلال تحليلات أداء الموظفين لتحسين جداول العمل وتقليل وقت تجهيز الغرف.
