تحليل بيانات ضخمة (Big Data) واستخراج مؤشرات الأداء (KPIs) باستخدام PySpark و SQL تحليل بيانات ضخمة (Big Data) واستخراج مؤشرات الأداء (KPIs) باستخدام PySpark و SQL تحليل بيانات ضخمة (Big Data) واستخراج مؤشرات الأداء (KPIs) باستخدام PySpark و SQL تحليل بيانات ضخمة (Big Data) واستخراج مؤشرات الأداء (KPIs) باستخدام PySpark و SQL تحليل بيانات ضخمة (Big Data) واستخراج مؤشرات الأداء (KPIs) باستخدام PySpark و SQL
تفاصيل العمل

مشروع متقدم في ذكاء الأعمال (BI) يهدف إلى تحليل بيانات تجارة التجزئة الضخمة (Online Retail) باستخدام تقنيات معالجة البيانات الموزعة. أبرز ما تم إنجازه في المشروع: معالجة البيانات الضخمة: استخدام PySpark للتعامل مع مجموعات بيانات كبيرة بكفاءة عالية. استعلامات SQL المتقدمة: بناء استعلامات معقدة لاستخراج إجمالي الإيرادات، متوسط قيمة الفواتير، وتحليل سلوك العملاء. تحليل مؤشرات الأداء (KPIs): حساب مقاييس حيوية مثل متوسط إنفاق العميل وتحديد المنتجات الأكثر ربحية. التوزيع الجغرافي: تحليل الأسواق الدولية وتحديد الدول الأكثر نشاطاً تجارياً. تنظيف البيانات: بناء Views منظفة لاستبعاد السجلات غير الصحيحة وضمان دقة النتائج. الأدوات المستخدمة: PySpark, Spark SQL, Python, Matplotlib, Seaborn

شارك
بطاقة العمل
تاريخ النشر
منذ شهرين
المشاهدات
45
القسم
المستقل
طلب عمل مماثل
شارك
مركز المساعدة