تطوير أداة ذكاء مواقع (Location Intelligence) لترتيب نقاط البيع وتوزيع بائعين متجولين

تحليل البيانات تحليلات جوجل التحليل الإحصائي تحليل المنافسين تحليل النظم web scraping تحليل البيانات تحليلات جوجل التحليل الإحصائي تحليل المنافسين تحليل النظم web scraping

أملك مشروعاً لبيع المشروبات الساخنة عبر بائعين متجوّلين في العراق، وأبحث عن مطوّر لبناء أداة تساعدني على اختيار أفضل المواقع وأوقاتها بناءً على تحليل بيانات حقيقية بدل الحدس. الفكرة باختصار: الأداة تأخذ قائمة مواقع محدّدة (أسواق، جامعات، كراجات، متنزهات، جوامع، مستشفيات…)، تسحب لكل موقع مستوى ازدحامه بالساعة واليوم، تدمجها مع طبقة المناسبات وأوقات الصلاة او التجمعات بجميع الطرق، ثم تُخرج ترتيباً يومياً للمواقع الأفضل لكل فترة زمنية مع خريطة حرارية. لا حاجة لبيانات طقس لحظية؛ يُكتفى بإعداد موسمي يدوي (شتاء/صيف) يضبط الوزن العام للطلب. العوامل التي يُعتمد عليها (مصادر متعددة): 1. بيانات الازدحام (Popular Times): مستوى ازدحام كل موقع بالساعة واليوم — العامل الأساسي. 2. مدّة المكوث / الانتظار: الأماكن التي ينتظر فيها الناس (كراجات، أسواق، مستشفيات) أعلى قيمة للمشروب الساخن. 3. طبقة المناسبات: تقويم للمناسبات الدينية الكبرى (الزيارات ، رمضان، الأعياد) لأنها تجمّعات ضخمة متوقّعة مسبقاً، إضافة إلى الفعاليات المحلية المُدخلة يدوياً (من فيسبوك / قنوات تليغرام المحلية). 4. أوقات الصلاة: سحبها عبر واجهة مجانية (مثل Aladhan API) لرفع وزن المواقع القريبة من الجوامع وقت الصلوات، خصوصاً الجمعة. 5. المنافسة: عدد البائعين المنافسين في الموقع . 6. سهولة الوقوف والوصول بالعربة: قيمة يدوية لكل موقع. المطلوب تنفيذه: 1. سحب بيانات Popular Times لقائمة مواقع محددة عبر مزوّد مناسب (Outscraper أو SerpApi) أو مكتبة `populartimes`، وإرجاعها بصيغة منظّمة. 2. سحب أوقات الصلاة لكل مدينة عبر واجهة مجانية ودمجها في الحساب. 3. جدول مناسبات قابل للتعديل (تواريخ المناسبات الدينية + الحفلات والمناسبات + خانة لإدخال فعاليات محلية يدوياً) يرفع وزن المواقع القريبة منها في أيامها. 4. معادلة ترتيب قابلة لتعديل أوزان كل العوامل أعلاه. 5. واجهة بسيطة بصيغة HTML قائمة بذاتها مع CSS عادي وتنسيق عربي RTL، تعرض: جدول ترتيب يومي للمواقع لكل فترة، وخريطة حرارية بصرية، ومفتاح تبديل موسمي (شتاء/صيف). 6. إمكانية تصدير النتائج (CSV أو جدول). المخرجات المتوقّعة: - سكربت Python موثّق لسحب البيانات وحساب الدرجات. - ملف HTML واحد قائم بذاته للعرض (بدون أطر معقّدة). - دليل تشغيل مختصر: كيفية إضافة مواقع ومناسبات، وتعديل الأوزان، وإدخال مفاتيح الـ API. المهارات المطلوبة: Python · العمل مع APIs و Web Scraping · Google Maps / Places · تحليل بيانات · HTML / CSS ملاحظات: - أفضّل حلاً بسيطاً وعملياً بلا تعقيد زائد. - يُرجى ذكر مشاريع سابقة مشابهة عند التقديم.