| """ |
| وحدة تحليل البيانات - التطبيق الرئيسي |
| """ |
|
|
| import streamlit as st |
| import pandas as pd |
| import numpy as np |
| import matplotlib.pyplot as plt |
| import plotly.express as px |
| import plotly.graph_objects as go |
| from datetime import datetime |
| import time |
| import io |
| import os |
| import json |
| import base64 |
| from pathlib import Path |
|
|
| class DataAnalysisApp: |
| """وحدة تحليل البيانات""" |
| |
| def __init__(self): |
| """تهيئة وحدة تحليل البيانات""" |
| |
| |
| if 'uploaded_data' not in st.session_state: |
| st.session_state.uploaded_data = None |
| |
| if 'data_sources' not in st.session_state: |
| st.session_state.data_sources = [ |
| { |
| 'id': 1, |
| 'name': 'بيانات المناقصات السابقة', |
| 'type': 'CSV', |
| 'rows': 250, |
| 'columns': 15, |
| 'last_updated': '2024-03-01', |
| 'description': 'بيانات المناقصات السابقة للشركة خلال الثلاث سنوات الماضية' |
| }, |
| { |
| 'id': 2, |
| 'name': 'بيانات المنافسين', |
| 'type': 'Excel', |
| 'rows': 120, |
| 'columns': 10, |
| 'last_updated': '2024-02-15', |
| 'description': 'بيانات المنافسين الرئيسيين في السوق وأسعارهم التنافسية' |
| }, |
| { |
| 'id': 3, |
| 'name': 'بيانات أسعار المواد', |
| 'type': 'CSV', |
| 'rows': 500, |
| 'columns': 8, |
| 'last_updated': '2024-03-10', |
| 'description': 'بيانات أسعار المواد الرئيسية المستخدمة في المشاريع' |
| }, |
| { |
| 'id': 4, |
| 'name': 'بيانات الموردين', |
| 'type': 'Excel', |
| 'rows': 80, |
| 'columns': 12, |
| 'last_updated': '2024-02-20', |
| 'description': 'بيانات الموردين الرئيسيين وأسعارهم وجودة منتجاتهم' |
| }, |
| { |
| 'id': 5, |
| 'name': 'بيانات المشاريع المنجزة', |
| 'type': 'CSV', |
| 'rows': 150, |
| 'columns': 20, |
| 'last_updated': '2024-03-15', |
| 'description': 'بيانات المشاريع المنجزة وتكاليفها الفعلية ومدة تنفيذها' |
| } |
| ] |
| |
| if 'sample_data' not in st.session_state: |
| |
| np.random.seed(42) |
| |
| |
| n_tenders = 50 |
| tender_ids = [f"T-{2021 + i//20}-{i%20 + 1:03d}" for i in range(n_tenders)] |
| tender_types = np.random.choice(["مبنى إداري", "مبنى سكني", "مدرسة", "مستشفى", "طرق", "جسور", "بنية تحتية"], n_tenders) |
| tender_locations = np.random.choice(["الرياض", "جدة", "الدمام", "مكة", "المدينة", "أبها", "تبوك"], n_tenders) |
| tender_areas = np.random.randint(1000, 10000, n_tenders) |
| tender_durations = np.random.randint(6, 36, n_tenders) |
| tender_budgets = np.random.randint(1000000, 50000000, n_tenders) |
| tender_costs = np.array([budget * np.random.uniform(0.8, 1.1) for budget in tender_budgets]) |
| tender_profits = tender_budgets - tender_costs |
| tender_profit_margins = tender_profits / tender_budgets * 100 |
| tender_statuses = np.random.choice(["فائز", "خاسر", "قيد التنفيذ", "منجز"], n_tenders) |
| tender_dates = [f"202{1 + i//20}-{np.random.randint(1, 13):02d}-{np.random.randint(1, 29):02d}" for i in range(n_tenders)] |
| |
| |
| tenders_data = { |
| "رقم المناقصة": tender_ids, |
| "نوع المشروع": tender_types, |
| "الموقع": tender_locations, |
| "المساحة (م2)": tender_areas, |
| "المدة (شهر)": tender_durations, |
| "الميزانية (ريال)": tender_budgets, |
| "التكلفة (ريال)": tender_costs, |
| "الربح (ريال)": tender_profits, |
| "هامش الربح (%)": tender_profit_margins, |
| "الحالة": tender_statuses, |
| "تاريخ التقديم": tender_dates |
| } |
| |
| st.session_state.sample_data = { |
| "tenders": pd.DataFrame(tenders_data) |
| } |
| |
| |
| n_materials = 30 |
| material_ids = [f"M-{i+1:03d}" for i in range(n_materials)] |
| material_names = [ |
| "خرسانة جاهزة", "حديد تسليح", "طابوق", "أسمنت", "رمل", "بحص", "خشب", "ألمنيوم", "زجاج", "دهان", |
| "سيراميك", "رخام", "جبس", "عازل مائي", "عازل حراري", "أنابيب PVC", "أسلاك كهربائية", "مفاتيح كهربائية", |
| "إنارة", "تكييف", "مصاعد", "أبواب خشبية", "أبواب حديدية", "نوافذ ألمنيوم", "نوافذ زجاجية", |
| "أرضيات خشبية", "أرضيات بلاط", "أرضيات رخام", "أرضيات سيراميك", "أرضيات بورسلين" |
| ] |
| material_units = np.random.choice(["م3", "طن", "م2", "كجم", "لتر", "قطعة", "متر"], n_materials) |
| material_prices_2021 = np.random.randint(50, 5000, n_materials) |
| material_prices_2022 = np.array([price * np.random.uniform(1.0, 1.2) for price in material_prices_2021]) |
| material_prices_2023 = np.array([price * np.random.uniform(1.0, 1.15) for price in material_prices_2022]) |
| material_prices_2024 = np.array([price * np.random.uniform(0.95, 1.1) for price in material_prices_2023]) |
| |
| |
| materials_data = { |
| "رمز المادة": material_ids, |
| "اسم المادة": material_names, |
| "الوحدة": material_units, |
| "سعر 2021 (ريال)": material_prices_2021, |
| "سعر 2022 (ريال)": material_prices_2022, |
| "سعر 2023 (ريال)": material_prices_2023, |
| "سعر 2024 (ريال)": material_prices_2024, |
| "نسبة التغير 2021-2024 (%)": (material_prices_2024 - material_prices_2021) / material_prices_2021 * 100 |
| } |
| |
| st.session_state.sample_data["materials"] = pd.DataFrame(materials_data) |
| |
| |
| n_competitors = 10 |
| competitor_ids = [f"C-{i+1:02d}" for i in range(n_competitors)] |
| competitor_names = [ |
| "شركة الإنشاءات المتطورة", "شركة البناء الحديث", "شركة التطوير العمراني", "شركة الإعمار الدولية", |
| "شركة البنية التحتية المتكاملة", "شركة المقاولات العامة", "شركة التشييد والبناء", "شركة الهندسة والإنشاءات", |
| "شركة المشاريع الكبرى", "شركة التطوير العقاري" |
| ] |
| competitor_specialties = np.random.choice(["مباني", "طرق", "جسور", "بنية تحتية", "متعددة"], n_competitors) |
| competitor_sizes = np.random.choice(["صغيرة", "متوسطة", "كبيرة"], n_competitors) |
| competitor_market_shares = np.random.uniform(1, 15, n_competitors) |
| competitor_win_rates = np.random.uniform(10, 60, n_competitors) |
| competitor_avg_margins = np.random.uniform(5, 20, n_competitors) |
| |
| |
| competitors_data = { |
| "رمز المنافس": competitor_ids, |
| "اسم المنافس": competitor_names, |
| "التخصص": competitor_specialties, |
| "الحجم": competitor_sizes, |
| "حصة السوق (%)": competitor_market_shares, |
| "معدل الفوز (%)": competitor_win_rates, |
| "متوسط هامش الربح (%)": competitor_avg_margins |
| } |
| |
| st.session_state.sample_data["competitors"] = pd.DataFrame(competitors_data) |
| |
| def run(self): |
| """ |
| تشغيل وحدة تحليل البيانات |
| |
| هذه الدالة هي نقطة الدخول الرئيسية لوحدة تحليل البيانات. |
| تقوم بتهيئة واجهة المستخدم وعرض البيانات والتحليلات. |
| """ |
| try: |
| |
| from config_manager import ConfigManager |
| config_manager = ConfigManager() |
| config_manager.set_page_config_if_needed( |
| page_title="وحدة تحليل البيانات - نظام المناقصات", |
| page_icon="📊", |
| layout="wide", |
| initial_sidebar_state="expanded" |
| ) |
| |
| |
| st.markdown(""" |
| <style> |
| .module-title { |
| color: #2c3e50; |
| text-align: center; |
| font-size: 2.5rem; |
| margin-bottom: 1rem; |
| padding-bottom: 1rem; |
| border-bottom: 2px solid #3498db; |
| } |
| .stTabs [data-baseweb="tab-list"] { |
| gap: 10px; |
| } |
| .stTabs [data-baseweb="tab"] { |
| height: 50px; |
| white-space: pre-wrap; |
| background-color: #f8f9fa; |
| border-radius: 4px 4px 0px 0px; |
| gap: 1px; |
| padding-top: 10px; |
| padding-bottom: 10px; |
| } |
| .stTabs [aria-selected="true"] { |
| background-color: #3498db; |
| color: white; |
| } |
| </style> |
| """, unsafe_allow_html=True) |
| |
| |
| with st.sidebar: |
| st.image("assets/images/logo.png", width=200) |
| st.markdown("## نظام تحليل المناقصات") |
| st.markdown("### وحدة تحليل البيانات") |
| |
| st.markdown("---") |
| |
| |
| st.markdown("### خيارات التصفية العامة") |
| |
| |
| st.markdown("---") |
| |
| |
| st.markdown("### معلومات المستخدم") |
| st.markdown("**المستخدم:** مهندس تامر الجوهري") |
| st.markdown("**الدور:** محلل بيانات") |
| st.markdown("**تاريخ آخر دخول:** " + datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M")) |
| |
| |
| self.render() |
| |
| |
| st.markdown("---") |
| st.markdown("### نظام تحليل المناقصات - وحدة تحليل البيانات") |
| st.markdown("**الإصدار:** 2.0.0") |
| st.markdown("**تاريخ التحديث:** 2024-03-31") |
| st.markdown("**جميع الحقوق محفوظة © 2024**") |
| |
| return True |
| |
| except Exception as e: |
| st.error(f"حدث خطأ أثناء تشغيل وحدة تحليل البيانات: {str(e)}") |
| return False |
| |
| def render(self): |
| """عرض واجهة وحدة تحليل البيانات""" |
| |
| st.markdown("<h1 class='module-title'>وحدة تحليل البيانات</h1>", unsafe_allow_html=True) |
| |
| tabs = st.tabs([ |
| "لوحة المعلومات", |
| "تحليل المناقصات", |
| "تحليل الأسعار", |
| "تحليل المنافسين", |
| "استيراد وتصدير البيانات" |
| ]) |
| |
| with tabs[0]: |
| self._render_dashboard_tab() |
| |
| with tabs[1]: |
| self._render_tenders_analysis_tab() |
| |
| with tabs[2]: |
| self._render_price_analysis_tab() |
| |
| with tabs[3]: |
| self._render_competitors_analysis_tab() |
| |
| with tabs[4]: |
| self._render_import_export_tab() |
| |
| def _render_dashboard_tab(self): |
| """عرض تبويب لوحة المعلومات""" |
| |
| st.markdown("### لوحة المعلومات") |
| |
| |
| st.markdown("#### مؤشرات الأداء الرئيسية") |
| |
| |
| tenders_df = st.session_state.sample_data["tenders"] |
| |
| |
| total_tenders = len(tenders_df) |
| won_tenders = len(tenders_df[tenders_df["الحالة"] == "فائز"]) |
| win_rate = won_tenders / total_tenders * 100 |
| avg_profit_margin = tenders_df["هامش الربح (%)"].mean() |
| total_profit = tenders_df["الربح (ريال)"].sum() |
| |
| |
| col1, col2, col3, col4 = st.columns(4) |
| |
| with col1: |
| st.metric("إجمالي المناقصات", f"{total_tenders}") |
| |
| with col2: |
| st.metric("معدل الفوز", f"{win_rate:.1f}%") |
| |
| with col3: |
| st.metric("متوسط هامش الربح", f"{avg_profit_margin:.1f}%") |
| |
| with col4: |
| st.metric("إجمالي الربح", f"{total_profit:,.0f} ريال") |
| |
| |
| st.markdown("#### توزيع المناقصات حسب الحالة") |
| |
| status_counts = tenders_df["الحالة"].value_counts().reset_index() |
| status_counts.columns = ["الحالة", "العدد"] |
| |
| fig = px.pie( |
| status_counts, |
| values="العدد", |
| names="الحالة", |
| title="توزيع المناقصات حسب الحالة", |
| color="الحالة", |
| color_discrete_map={ |
| "فائز": "#2ecc71", |
| "خاسر": "#e74c3c", |
| "قيد التنفيذ": "#3498db", |
| "منجز": "#f39c12" |
| } |
| ) |
| |
| st.plotly_chart(fig, use_container_width=True) |
| |
| |
| st.markdown("#### توزيع المناقصات حسب نوع المشروع") |
| |
| type_counts = tenders_df["نوع المشروع"].value_counts().reset_index() |
| type_counts.columns = ["نوع المشروع", "العدد"] |
| |
| fig = px.bar( |
| type_counts, |
| x="نوع المشروع", |
| y="العدد", |
| title="توزيع المناقصات حسب نوع المشروع", |
| color="نوع المشروع", |
| text_auto=True |
| ) |
| |
| st.plotly_chart(fig, use_container_width=True) |
| |
| |
| st.markdown("#### تطور هامش الربح عبر الزمن") |
| |
| |
| tenders_df["السنة"] = tenders_df["تاريخ التقديم"].str[:4] |
| |
| |
| profit_margin_by_year = tenders_df.groupby("السنة")["هامش الربح (%)"].mean().reset_index() |
| |
| fig = px.line( |
| profit_margin_by_year, |
| x="السنة", |
| y="هامش الربح (%)", |
| title="تطور متوسط هامش الربح عبر السنوات", |
| markers=True |
| ) |
| |
| st.plotly_chart(fig, use_container_width=True) |
| |
| |
| st.markdown("#### توزيع المناقصات حسب الموقع") |
| |
| location_counts = tenders_df["الموقع"].value_counts().reset_index() |
| location_counts.columns = ["الموقع", "العدد"] |
| |
| fig = px.bar( |
| location_counts, |
| x="الموقع", |
| y="العدد", |
| title="توزيع المناقصات حسب الموقع", |
| color="الموقع", |
| text_auto=True |
| ) |
| |
| st.plotly_chart(fig, use_container_width=True) |
| |
| |
| st.markdown("#### العلاقة بين الميزانية والتكلفة") |
| |
| fig = px.scatter( |
| tenders_df, |
| x="الميزانية (ريال)", |
| y="التكلفة (ريال)", |
| color="الحالة", |
| size="المساحة (م2)", |
| hover_name="رقم المناقصة", |
| hover_data=["نوع المشروع", "الموقع", "هامش الربح (%)"], |
| title="العلاقة بين الميزانية والتكلفة", |
| color_discrete_map={ |
| "فائز": "#2ecc71", |
| "خاسر": "#e74c3c", |
| "قيد التنفيذ": "#3498db", |
| "منجز": "#f39c12" |
| } |
| ) |
| |
| |
| max_value = max(tenders_df["الميزانية (ريال)"].max(), tenders_df["التكلفة (ريال)"].max()) |
| fig.add_trace( |
| go.Scatter( |
| x=[0, max_value], |
| y=[0, max_value], |
| mode="lines", |
| line=dict(color="gray", dash="dash"), |
| name="الميزانية = التكلفة" |
| ) |
| ) |
| st.plotly_chart(fig, use_container_width=True) |
|
|
| def _render_tenders_analysis_tab(self): |
| """عرض تبويب تحليل المناقصات""" |
| st.markdown("### تحليل المناقصات") |
| |
| def _render_price_analysis_tab(self): |
| """عرض تبويب تحليل الأسعار""" |
| st.markdown("### تحليل الأسعار") |
| |
| def _render_competitors_analysis_tab(self): |
| """عرض تبويب تحليل المنافسين""" |
| st.markdown("### تحليل المنافسين") |
| |
| def _render_import_export_tab(self): |
| """عرض تبويب استيراد وتصدير البيانات""" |
| st.markdown("### استيراد وتصدير البيانات") |
|
|
| DocumentAnalysisApp = DataAnalysisApp |
