أقوم بتصميم وتنفيذ نظام تحليلات بيانات لقطاع التجزئة باستخدام SQL Server وMongoDB مع إنشاء وتنظيف بيانات تجريبية كبيرة. يشمل المشروع تطبيق نماذج تعلم آلي لتجزئة العملاء، التصنيف، تحليل المشاعر، التنبؤ بالشراء، أرباح الفروع، وتوقع الطلب على المنتجات.

تشمل الخدمة تصميم وتنفيذ نظام تحليلات بيانات متكامل لقطاع التجزئة (Retail Analytics System) يبدأ من بناء قواعد البيانات وينتهي بنظام ذكاء اصطناعي متكامل. يتم إنشاء قاعدة بيانات SQL Server تحتوي على 6 جداول رئيسية (Customers, Products, Branches, Sales, SaleDetails, Reviews) مع تصميم ERD احترافي، وتوليد بيانات تجريبية تشمل: 5000 عميل 500 منتج 500 فرع 50,000 عملية بيع 50,000 سجل تفاصيل بيع 10,000 تقييم (Reviews) ثم يتم تحويل البيانات إلى MongoDB في شكل Collections denormalized: Transactions Collection (50,000 سجل) Reviews Collection (10,000 سجل) تشمل الخدمة أيضًا معالجة وتنظيف البيانات، واستخراج الخصائص (Feature Engineering)، وتجهيز البيانات لنماذج التعلم الآلي. يتم تنفيذ عدة نماذج Machine Learning تشمل: Customer Segmentation باستخدام KMeans أو DBSCAN تصنيف العملاء (Classification Model) تحليل المشاعر لتقييمات العملاء (Sentiment Analysis) التنبؤ بعمليات الشراء (Purchase Prediction) التنبؤ بأرباح الفروع (Profit Prediction) التنبؤ بالطلب على المنتجات (Demand Forecasting) كما يتم بناء مجموعة APIs باستخدام Flask: Data Handling API لنقل البيانات بين SQL Server وMongoDB Model APIs لكل نموذج ذكاء اصطناعي Gateway API كنقطة دخول رئيسية مع دعم Rate Limiting ويتم تسليم تقرير وتحليلات مرئية باستخدام Jupyter Notebook يحتوي على الرسوم البيانية والنتائج والتحليلات الإحصائية. بالإضافة إلى ذلك يتم تسليم توثيق كامل للمشروع يشمل: System Architecture Diagram ERD Database Design API Documentation (Endpoints & Input/Output) شرح طريقة التشغيل والتكامل بين مكونات النظام