تخطي إلى المحتوى
تسليم سريع · دعم مباشر عبر واتساب · اشتراكات رقمية بأسعار منافسة
مداد | MEDAD
تواصل معنا
استوديو مداد للبيانات

بياناتك تعرف الإجابة.
نحن نجعلها تتكلم.

دراسات حالة حقيقية على مجموعات بيانات منشورة على Kaggle — من تنظيف البيانات إلى نماذج التنبؤ ولوحات المتابعة — في المبيعات والموارد البشرية والصحة والمالية.

5دراسات حالة كاملة
20,325سجلاً حقيقياً تم تحليله
4نماذج تنبؤ مُقيَّمة
1داش بورد تفاعلي
معرض الأعمال

دراسات حالة من Kaggle

كل دراسة تبدأ بسؤال عمل واضح وتنتهي بتوصية قابلة للتنفيذ. الأرقام أدناه محسوبة فعلياً من البيانات الأصلية.

المبيعات والتجزئةSample Superstore · 9,994 سطر طلب

لماذا تأكل الخصومات الكبيرة أرباح المتجر؟

تحليل أربع سنوات من طلبات متجر أمريكي لمعرفة أين يُصنع الربح وأين يضيع.

$2.30Mإجمالي المبيعات
$286Kصافي الربح
+51%نمو 2015→2018
هامش الربح حسب نسبة الخصم % من المبيعات
  • الطلبات دون خصم تحقق هامشاً 29.5%، بينما تتحول الخصومات فوق 40% إلى خسارة −77.4%.
  • فئتا الطاولات والمكتبات وحدهما خسرتا $21.2K رغم مبيعاتهما المرتفعة.
  • التوصية: سقف خصم عند 20% للأثاث، ومراجعة تسعير الطاولات بدل إيقافها.
Pythonpandasتحليل الربحيةتحليل السلاسل الزمنية
الموارد البشريةIBM HR Analytics · 1,470 موظفاً

من يغادر الشركة، ومتى، ولماذا؟

تحليل الاستقالات وبناء نموذج يتنبأ بالموظفين المعرّضين للمغادرة قبل حدوثها.

16.1%معدل ترك العمل
×2.9أثر العمل الإضافي
0.81دقة النموذج AUC
معدل ترك العمل حسب المسمى الوظيفي الملوّن أعلى من المتوسط
  • من يعمل ساعات إضافية يغادر بنسبة 30.5% مقابل 10.4% لغيرهم.
  • أول سنتين هما الأخطر: 34.9% من الموظفين الجدد يغادرون، وتنخفض النسبة إلى 8.1% بعد عشر سنوات.
  • التوصية: برنامج احتواء لأول 24 شهراً، وضبط العمل الإضافي لفرق المبيعات والمختبرات.
Pythonscikit-learnانحدار لوجستيتحليل الأسباب
الصحة والتأمينMedical Cost · 1,338 مؤمَّناً

ما الذي يرفع فاتورة التأمين الطبي؟

قياس أثر العمر والتدخين ومؤشر كتلة الجسم على التكاليف الطبية السنوية، ونموذج لتقديرها.

×4.7تكلفة المدخّن
$9.4Kالوسيط السنوي
0.86دقة التقدير R²
وسيط التكلفة السنوية حسب العمر بالدولار
مدخّنغير مدخّن
  • وسيط تكلفة المدخّن $34.5K مقابل $7.3K لغير المدخّن، في كل الفئات العمرية.
  • المدخّن المصاب بالسمنة يصل وسيطه إلى $40.9K — ضعف المدخّن ذي الوزن الطبيعي.
  • التوصية: تسعير يعتمد على تفاعل التدخين مع الوزن، وبرامج إقلاع موجّهة لهذه الشريحة.
Pythonscikit-learnانحدار خطيتحليل التفاعلات
المالية والإقراضLoan Prediction · 491 طلباً

ما الذي يحسم الموافقة على القرض؟

نموذج غابة عشوائية يكشف العوامل الأكثر تأثيراً في قرار البنك بالموافقة أو الرفض.

69.9%نسبة الموافقة
×9.1أثر السجل الائتماني
78.1%دقة النموذج
أهمية العوامل في قرار الموافقة % من قوة النموذج
  • صاحب السجل الائتماني الجيد يحصل على موافقة بنسبة 80.5% مقابل 8.8% فقط لغيره.
  • السجل الائتماني وحده يفسّر 45% من قرار النموذج، يليه دخل المتقدم ومبلغ القرض.
  • بشفافية: دقة 78.1% مقابل 71.4% لخط الأساس — مفيد للفرز الأولي لا للقرار النهائي.
PythonRandom Forestهندسة الخصائصتقييم النماذج
تحليلات العملاءTelco Churn · 7,032 عميلاً

كيف نوقف تسرّب المشتركين؟

تحليل اشتراكات شركة اتصالات لتحديد من يلغي اشتراكه ومتى، وكم يكلّف ذلك شهرياً.

26.6%معدل التسرّب
$139Kإيراد شهري مفقود
0.84دقة النموذج AUC
معدل التسرّب حسب مدة الاشتراك % من العملاء
  • أكثر من نصف العملاء (53.3%) يغادرون خلال أول 6 أشهر.
  • العقد الشهري يتسرّب بنسبة 42.7% مقابل 2.8% لعقد السنتين.
  • التوصية: عرض ترقية إلى عقد سنوي في الشهر الثالث، وتحفيز الدفع التلقائي بدل الشيك الإلكتروني (45.3% تسرّب).
Pythonscikit-learnتحليل الأفواجنمذجة التسرّب
داش بورد تفاعليفلاتر · مؤشرات · تفاصيل

جرّب لوحة أداء المبيعات بنفسك

فلترة حسب السنة والمنطقة والفئة وشريحة العملاء، ومقارنة بالسنة السابقة — بأسلوب Power BI داخل المتصفح.

بيانات 2015–2018افتح الداش بورد ←
طريقة العمل

من ملف Excel مبعثر إلى قرار واضح.

نفهم السؤال

نحدد القرار الذي تريد اتخاذه والمؤشرات التي تقيس نجاحه.

ننظّف البيانات

معالجة القيم الناقصة والتكرار وتوحيد الصيغ — أساس أي تحليل موثوق.

نحلّل ونتنبأ

استكشاف الأنماط، واختبار الفرضيات، وبناء نماذج تنبؤ عند الحاجة.

نسلّم النتيجة

تقرير عربي واضح بالتوصيات، وداش بورد Power BI أو Excel تتابع به الأرقام.

عندك بيانات؟ لنحوّلها إلى قرارات.

مبيعات، موظفون، مرضى، أو عملاء — أرسل ملفك وسؤالك، وتصلك خطة التحليل والسعر على واتساب.