Update modules/document_analysis/document_app.py

modules/document_analysis/document_app.py

@@ -1,887 +1,415 @@
 """
-وحدة تحليل المستندات - التطبيق الرئيسي
+وحدة تحليل البيانات - التطبيق الرئيسي
 """
 
-# استيراد المكتبات القياسية
-import os
-import sys
-import logging
-import base64
-import json
-import time
-from io import BytesIO
-from pathlib import Path
-from urllib.parse import urlparse
-from tempfile import NamedTemporaryFile
-
-# استيراد مكتبة Streamlit
 import streamlit as st
-
-# استيراد المكتبات الإضافية
 import pandas as pd
 import numpy as np
 import matplotlib.pyplot as plt
 import plotly.express as px
 import plotly.graph_objects as go
-import requests
-from PIL import Image
-
-# محاولة استيراد خدمات تحليل المستندات
-try:
-    from .services.text_extractor import TextExtractor
-    from .services.item_extractor import ItemExtractor
-    from .services.document_parser import DocumentParser
-except ImportError:
-    try:
-        from modules.document_analysis.services.text_extractor import TextExtractor
-        from modules.document_analysis.services.item_extractor import ItemExtractor
-        from modules.document_analysis.services.document_parser import DocumentParser
-    except ImportError:
-        # تعريف فئات وهمية في حالة عدم وجود الخدمات
-        class TextExtractor:
-            def __init__(self, config=None):
-                self.config = config or {}
-                
-            def extract_from_pdf(self, file_path):
-                return "نص مستخرج مؤقت من PDF"
-                
-            def extract_from_docx(self, file_path):
-                return "نص مستخرج مؤقت من DOCX"
-                
-            def extract_from_image(self, file_path):
-                return "نص مستخرج مؤقت من صورة"
-                
-            def extract(self, file_path):
-                _, ext = os.path.splitext(file_path)
-                ext = ext.lower()
-                
-                if ext == '.pdf':
-                    return self.extract_from_pdf(file_path)
-                elif ext in ('.doc', '.docx'):
-                    return self.extract_from_docx(file_path)
-                elif ext in ('.jpg', '.jpeg', '.png'):
-                    return self.extract_from_image(file_path)
-                else:
-                    return "نوع ملف غير مدعوم"
-        
-        class ItemExtractor:
-            def __init__(self, config=None):
-                self.config = config or {}
-                
-            def extract_tables(self, document):
-                return [{"عنوان": "جدول مؤقت", "بيانات": []}]
-                
-            def extract_items(self, document):
-                return [
-                    {"رقم البند": "A1", "وصف البند": "توريد وتركيب أعمال الخرسانة المسلحة للأساسات", "الوحدة": "م3", "الكمية": 250.0},
-                    {"رقم البند": "A2", "وصف البند": "توريد وتركيب حديد التسليح للأساسات", "الوحدة": "طن", "الكمية": 25.0},
-                    {"رقم البند": "A3", "وصف البند": "أعمال العزل المائي للأساسات", "الوحدة": "م2", "الكمية": 500.0}
-                ]
-        
-        class DocumentParser:
-            def __init__(self, config=None):
-                self.config = config or {}
-                
-            def parse_document(self, file_path):
-                return {
-                    "metadata": {
-                        "title": "مستند مؤقت",
-                        "author": "غير معروف",
-                        "date": "2024-01-01",
-                        "pages": 10
-                    },
-                    "content": "محتوى مؤقت للمستند",
-                    "tables": [],
-                    "items": []
-                }
-                
-            def extract_metadata(self, file_path):
-                return {
-                    "title": "مستند مؤقت",
-                    "author": "غير معروف",
-                    "date": "2024-01-01",
-                    "pages": 10
-                }
-
+from datetime import datetime
+import time
+import io
+import os
+import json
+import base64
+from pathlib import Path
 
-class DocumentAnalysisApp:
-    """وحدة تحليل المستندات"""
+class DataAnalysisApp:
+    """وحدة تحليل البيانات"""
     
     def __init__(self):
-        """تهيئة وحدة تحليل المستندات"""
-        
-        # تهيئة خدمات تحليل المستندات
-        self.text_extractor = TextExtractor()
-        self.item_extractor = ItemExtractor()
-        self.document_parser = DocumentParser()
+        """تهيئة وحدة تحليل البيانات"""
         
         # تهيئة حالة الجلسة
-        if 'analyzed_documents' not in st.session_state:
-            st.session_state.analyzed_documents = []
+        if 'uploaded_data' not in st.session_state:
+            st.session_state.uploaded_data = None
         
-        if 'extracted_items' not in st.session_state:
-            st.session_state.extracted_items = []
+        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'
+                }
+            ]
         
-        # إنشاء مجلد مؤقت للملفات
-        self.temp_dir = Path("temp_documents")
-        self.temp_dir.mkdir(exist_ok=True)
+        if 'sample_data' not in st.session_state:
+            # إنشاء بيانات افتراضية للمناقصات السابقة
+            np.random.seed(42)
+            
+            # إنشاء بيانات المناقصات السابقة
+            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)]
+            
+            # إنشاء DataFrame للمناقصات السابقة
+            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)
+            }
+            
+            # إنشاء بيانات أسعار المو��د
+            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])
+            
+            # إنشاء DataFrame لأسعار المواد
+            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)
+            
+            # إنشاء بيانات المنافسين
+            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)
+            
+            # إنشاء DataFrame للمنافسين
+            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:
+            # تعيين عنوان الصفحة
+            st.set_page_config(
+                page_title="وحدة تحليل البيانات - نظام المناقصات",
+                page_icon="📊",
+                layout="wide",
+                initial_sidebar_state="expanded"
+            )
+            
+            # تطبيق التنسيق المخصص
+            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)
+            
+            # عرض الشريط الجانبي
+            with st.sidebar:
+                st.image("/home/ubuntu/tender_system/tender_system/assets/images/logo.png", width=200)
+                st.markdown("## نظام تحليل المناقصات")
+                st.markdown("### وحدة تحليل البيانات")
+                
+                st.markdown("---")
+                
+                # إضافة خيارات التصفية العامة
+                st.markdown("### خيارات التصفية العامة")
+                
+                # إضافة مزيد من الخيارات حسب الحاجة
+                st.markdown("---")
+                
+                # إضافة معلومات المستخدم
+                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"))
+            
+            # عرض واجهة وحدة تحليل البيانات
+            self.render()
+            
+            # إضافة معلومات في أسفل الصفحة
+            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 المستندات"""
+        """عرض واجهة وحدة تحليل البيانات"""
         
-        st.markdown("<h1 class='module-title'>وحدة تحليل المستندات</h1>", unsafe_allow_html=True)
+        st.markdown("<h1 class='module-title'>وحدة تحليل البيانات</h1>", unsafe_allow_html=True)
         
         tabs = st.tabs([
-            "تحليل المستندات", 
-            "استخراج البنود والكميات",
-            "تحليل الصور والمخططات",
-            "مكتبة المستندات",
-            "الإعدادات"
+            "لوحة المعلومات", 
+            "تحليل المناقصات",
+            "تحليل الأسعار",
+            "تحليل المنافسين",
+            "استيراد وتصدير البيانات"
         ])
         
         with tabs[0]:
-            self._render_document_analysis_tab()
+            self._render_dashboard_tab()
         
         with tabs[1]:
-            self._render_item_extraction_tab()
+            self._render_tenders_analysis_tab()
         
         with tabs[2]:
-            self._render_image_analysis_tab()
+            self._render_price_analysis_tab()
         
         with tabs[3]:
-            self._render_document_library_tab()
+            self._render_competitors_analysis_tab()
         
         with tabs[4]:
-            self._render_settings_tab()
-    
-    def _render_document_analysis_tab(self):
-        """عرض تبويب تحليل المستندات"""
-        
-        st.markdown("### تحليل المستندات")
-        
-        # رفع المستند
-        uploaded_file = st.file_uploader("رفع مستند للتحليل", type=["pdf", "docx", "txt", "jpg", "jpeg", "png"], key="document_upload")
-        
-        if uploaded_file is not None:
-            # حفظ الملف مؤقتاً
-            file_path = self._save_uploaded_file(uploaded_file)
-            
-            if file_path:
-                st.success(f"تم رفع الملف: {uploaded_file.name}")
-                
-                # عرض معلومات الملف
-                file_info = self._get_file_info(file_path)
-                
-                col1, col2, col3 = st.columns(3)
-                
-                with col1:
-                    st.metric("نوع الملف", file_info["type"])
-                
-                with col2:
-                    st.metric("حجم الملف", file_info["size"])
-                
-                with col3:
-                    if "pages" in file_info:
-                        st.metric("عدد الصفحات", file_info["pages"])
-                
-                # خيارات التحليل
-                analysis_options = st.multiselect(
-                    "اختر خيارات التحليل",
-                    [
-                        "استخراج النص",
-                        "استخراج الجداول",
-                        "استخراج البنود والكميات",
-                        "استخراج المعلومات الرئيسية",
-                        "تحليل هيكل المستند"
-                    ],
-                    default=["استخراج النص", "استخراج البنود والكميات"],
-                    key="analysis_options"
-                )
-                
-                # زر بدء التحليل
-                if st.button("بدء التحليل", key="start_analysis_button"):
-                    with st.spinner("جاري تحليل المستند..."):
-                        # محاكاة وقت التحليل
-                        time.sleep(2)
-                        
-                        # تنفيذ التحليل المطلوب
-                        analysis_results = {}
-                        
-                        if "استخراج النص" in analysis_options:
-                            analysis_results["text"] = self.text_extractor.extract(file_path)
-                        
-                        if "استخراج الجداول" in analysis_options:
-                            # محاكاة استخراج الجداول
-                            tables = self.item_extractor.extract_tables(file_path)
-                            analysis_results["tables"] = tables
-                        
-                        if "استخراج البنود والكميات" in analysis_options:
-                            # محاكاة استخراج البنود
-                            items = self.item_extractor.extract_items(file_path)
-                            analysis_results["items"] = items
-                            
-                            # حفظ البنود المستخرجة في حالة الجلسة
-                            st.session_state.extracted_items = items
-                        
-                        if "استخراج المعلومات الرئيسية" in analysis_options:
-                            # محاكاة استخراج المعلومات الرئيسية
-                            metadata = self.document_parser.extract_metadata(file_path)
-                            analysis_results["metadata"] = metadata
-                        
-                        if "تحليل هيكل المستند" in analysis_options:
-                            # محاكاة تحليل هيكل المستند
-                            structure = {
-                                "sections": [
-                                    {"title": "مقدمة", "level": 1, "page": 1},
-                                    {"title": "نطاق العمل", "level": 1, "page": 2},
-                                    {"title": "المواصفات الفنية", "level": 1, "page": 3},
-                                    {"title": "جدول الكميات", "level": 1, "page": 5},
-                                    {"title": "الشروط الخاصة", "level": 1, "page": 7}
-                                ]
-                            }
-                            analysis_results["structure"] = structure
-                        
-                        # حفظ نتائج التحليل في حالة الجلسة
-                        st.session_state.analyzed_documents.append({
-                            "file_name": uploaded_file.name,
-                            "file_path": str(file_path),
-                            "analysis_options": analysis_options,
-                            "results": analysis_results,
-                            "timestamp": time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
-                        })
-                    
-                    st.success("تم الانتهاء من تحليل المستند!")
-                    
-                    # عرض نتائج التحليل
-                    self._display_analysis_results(analysis_results)
-        
-        # عرض سجل التحليلات السابقة
-        if st.session_state.analyzed_documents:
-            st.markdown("### سجل التحليلات السابقة")
-            
-            for i, doc in enumerate(reversed(st.session_state.analyzed_documents)):
-                with st.expander(f"{doc['file_name']} ({doc['timestamp']})"):
-                    st.markdown(f"**خيارات التحليل:** {', '.join(doc['analysis_options'])}")
-                    
-                    # عرض نتائج التحليل
-                    self._display_analysis_results(doc['results'])
-                    
-                    # أزرار العمليات
-                    col1, col2 = st.columns(2)
-                    
-                    with col1:
-                        if st.button("إرسال إلى وحدة التسعير", key=f"send_to_pricing_{i}"):
-                            st.success("تم إرسال البيانات إلى وحدة التسعير بنجاح!")
-                    
-                    with col2:
-                        if st.button("تصدير النتائج", key=f"export_results_{i}"):
-                            st.success("تم تصدير النتائج بنجاح!")
-    
-    def _render_item_extraction_tab(self):
-        """عرض تبويب استخراج البنود والكميات"""
-        
-        st.markdown("### استخراج البنود والكميات")
-        
-        # التحقق من وجود بنود مستخرجة
-        if not st.session_state.extracted_items:
-            st.warning("لا توجد بنود مستخرجة. يرجى تحليل مستند أولاً.")
-            
-            # عرض بيانات افتراضية للتوضيح
-            st.markdown("### مثال توضيحي")
-            
-            # بيانات افتراضية
-            sample_items = [
-                {"رقم البند": "A1", "وصف البند": "توريد وتركيب أعمال الخرسانة المسلحة للأساسات", "الوحدة": "م3", "الكمية": 250.0},
-                {"رقم البند": "A2", "وصف البند": "توريد وتركيب حديد التسليح للأساسات", "الوحدة": "طن", "الكمية": 25.0},
-                {"رقم البند": "A3", "وصف البند": "أعمال العزل المائي للأساسات", "الوحدة": "م2", "الكمية": 500.0},
-                {"رقم البند": "A4", "وصف البند": "أعمال الردم والدك للأساسات", "الوحدة": "م3", "الكمية": 300.0},
-                {"رقم البند": "A5", "وصف البند": "توريد وتركيب أعمال الخرسانة المسلحة للأعمدة", "الوحدة": "م3", "الكمية": 120.0}
-            ]
-            
-            # عرض البنود كجدول
-            items_df = pd.DataFrame(sample_items)
-            st.dataframe(items_df, use_container_width=True, hide_index=True)
-            
-            # زر لاستخدام البيانات التوضيحية
-            if st.button("استخدام البيانات التوضيحية", key="use_sample_data_button"):
-                st.session_state.extracted_items = sample_items
-                st.success("تم استخدام البيانات التوضيحية!")
-                st.rerun()
-        else:
-            # عرض البنود المستخرجة
-            items_df = pd.DataFrame(st.session_state.extracted_items)
-            
-            # إضافة عمود سعر الوحدة والإجمالي إذا لم يكن موجوداً
-            if "سعر الوحدة" not in items_df.columns:
-                items_df["سعر الوحدة"] = 0.0
-            
-            if "الإجمالي" not in items_df.columns:
-                items_df["الإجمالي"] = 0.0
-            
-            # عرض البنود كجدول قابل للتعديل
-            st.markdown("### البنود المستخرجة")
-            edited_df = st.data_editor(items_df, use_container_width=True, hide_index=True, key="items_editor")
-            
-            # تحديث البنود المستخرجة بعد التعديل
-            st.session_state.extracted_items = edited_df.to_dict('records')
-            
-            # أزرار العمليات
-            col1, col2, col3 = st.columns(3)
-            
-            with col1:
-                if st.button("إرسال إلى وحدة التسعير", key="send_to_pricing_button"):
-                    # محاكاة إرسال البيانات إلى وحدة التسعير
-                    if 'current_pricing' not in st.session_state:
-                        st.session_state.current_pricing = {
-                            'name': "مناقصة جديدة",
-                            'number': "T-" + time.strftime("%Y-%m-%d"),
-                            'client': "",
-                            'location': "",
-                            'method': "التسعير القياسي",
-                            'submission_date': None,
-                            'items': edited_df,
-                            'status': 'جديد',
-                            'created_at': time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
-                        }
-                    else:
-                        st.session_state.current_pricing['items'] = edited_df
-                    
-                    st.success("تم إرسال البنود إلى وحدة التسعير بنجاح!")
-            
-            with col2:
-                if st.button("تصدير إلى Excel", key="export_to_excel_button"):
-                    st.success("تم تصدير البنود إلى Excel بنجاح!")
-            
-            with col3:
-                if st.button("مسح البنود", key="clear_items_button"):
-                    st.session_state.extracted_items = []
-                    st.warning("تم مسح البنود!")
-                    st.rerun()
-            
-            # عرض إحصائيات البنود
-            st.markdown("### إحصائيات البنود")
-            
-            col1, col2, col3 = st.columns(3)
-            
-            with col1:
-                st.metric("عدد البنود", len(edited_df))
-            
-            with col2:
-                units_count = edited_df['الوحدة'].value_counts()
-                most_common_unit = units_count.index[0] if not units_count.empty else "غير متوفر"
-                st.metric("الوحدة الأكثر استخداماً", most_common_unit)
-            
-            with col3:
-                total_quantity = edited_df['الكمية'].sum()
-                st.metric("إجمالي الكميات", f"{total_quantity:,.2f}")
-            
-            # رسم بياني لتوزيع البنود حسب الوحدة
-            st.markdown("### توزيع البنود حسب الوحدة")
-            
-            units_df = pd.DataFrame(units_count).reset_index()
-            units_df.columns = ['الوحدة', 'العدد']
-            
-            fig = px.pie(
-                units_df,
-                values='العدد',
-                names='الوحدة',
-                title='توزيع البنود حسب الوحدة',
-                hole=0.4
-            )
-            
-            st.plotly_chart(fig, use_container_width=True)
+            self._render_import_export_tab()
     
-    def _render_image_analysis_tab(self):
-        """عرض تبويب تحليل الصور والمخططات"""
+    def _render_dashboard_tab(self):
+        """عرض تبويب لوحة المعلومات"""
         
-        st.markdown("### تحليل الصور والمخططات")
+        st.markdown("### لوحة المعلومات")
         
-        # رفع الصورة
-        uploaded_image = st.file_uploader("رفع صورة أو مخطط للتحليل", type=["jpg", "jpeg", "png", "tif", "tiff"], key="image_upload")
+        # عرض مؤشرات الأداء الرئيسية
+        st.markdown("#### مؤشرات الأداء الرئيسية")
         
-        if uploaded_image is not None:
-            # عرض الصورة
-            image = Image.open(uploaded_image)
-            st.image(image, caption=uploaded_image.name, use_column_width=True)
-            
-            # خيارات التحليل
-            analysis_type = st.selectbox(
-                "نوع التحليل",
-                [
-                    "استخراج النص من الصورة",
-                    "تحليل المخططات الهندسية",
-                    "قياس المساحات والأبعاد",
-                    "تحليل مخصص"
-                ],
-                key="image_analysis_type"
-            )
-            
-            # زر بدء التحليل
-            if st.button("بدء التحليل", key="start_image_analysis_button"):
-                with st.spinner("جاري تحليل الصورة..."):
-                    # محاكاة وقت التحليل
-                    time.sleep(2)
-                    
-                    if analysis_type == "استخراج النص من الصورة":
-                        # محاكاة استخراج النص
-                        extracted_text = "نص مستخرج من الصورة (محاكاة):\n\n"
-                        extracted_text += "مواصفات المشروع:\n"
-                        extracted_text += "- مساحة الأرض: 1000 م2\n"
-                        extracted_text += "- عدد الطوابق: 3\n"
-                        extracted_text += "- ارتفاع المبنى: 12 م\n"
-                        
-                        st.markdown("### النص المستخرج من الصورة")
-                        st.text_area("النص المستخرج", extracted_text, height=200)
-                    
-                    elif analysis_type == "تحليل المخططات الهندسية":
-                        # محاكاة تحليل المخططات
-                        st.markdown("### نتائج تحليل المخطط الهندسي")
-                        
-                        # محاكاة رسم تخطيطي للمخطط
-                        fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6))
-                        ax.imshow(image)
-                        
-                        # إضافة تعليقات توضيحية
-                        ax.annotate('غرفة المعيشة', xy=(100, 100), xytext=(150, 50),
-                                    arrowprops=dict(facecolor='red', shrink=0.05))
-                        
-                        ax.annotate('المطبخ', xy=(300, 150), xytext=(350, 100),
-                                    arrowprops=dict(facecolor='blue', shrink=0.05))
-                        
-                        ax.annotate('غرفة النوم', xy=(200, 300), xytext=(250, 350),
-                                    arrowprops=dict(facecolor='green', shrink=0.05))
-                        
-                        st.pyplot(fig)
-                        
-                        # عرض معلومات المخطط
-                        st.markdown("### معلومات المخطط")
-                        
-                        col1, col2, col3 = st.columns(3)
-                        
-                        with col1:
-                            st.metric("المساحة الإجمالية", "150 م2")
-                        
-                        with col2:
-                            st.metric("عدد الغرف", "3")
-                        
-                        with col3:
-                            st.metric("عدد الحمامات", "2")
-                    
-                    elif analysis_type == "قياس المساحات والأبعاد":
-                        # محاكاة قياس المساحات
-                        st.markdown("### نتائج قياس المساحات والأبعاد")
-                        
-                        # محاكاة رسم تخطيطي للمساحات
-                        fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6))
-                        ax.imshow(image)
-                        
-                        # إضافة قياسات
-                        ax.plot([50, 250], [50, 50], 'r-', linewidth=2)
-                        ax.text(150, 40, '10 م', color='red', fontsize=12, ha='center')
-                        
-                        ax.plot([50, 50], [50, 250], 'b-', linewidth=2)
-                        ax.text(40, 150, '8 م', color='blue', fontsize=12, va='center', rotation=90)
-                        
-                        st.pyplot(fig)
-                        
-                        # عرض جدول القياسات
-                        measurements = pd.DataFrame({
-                            'العنصر': ['الطول', 'العرض', 'المساحة', 'المحيط'],
-                            'القيمة': ['10 م', '8 م', '80 م2', '36 م']
-                        })
-                        
-                        st.dataframe(measurements, use_container_width=True, hide_index=True)
-                    
-                    else:  # تحليل مخصص
-                        st.markdown("### نتائج التحليل المخصص")
-                        st.info("تم تحليل الصورة بنجاح. يمكنك تخصيص التحليل حسب احتياجاتك.")
-                
-                # خيارات التصدير
-                col1, col2 = st.columns(2)
-                
-                with col1:
-                    if st.button("تصدير نتائج التحليل", key="export_image_analysis_button"):
-                        st.success("تم تصدير نتائج التحليل بنجاح!")
-                
-                with col2:
-                    if st.button("إرسال إلى وحدة التسعير", key="send_image_to_pricing_button"):
-                        st.success("تم إرسال نتائج التحليل إلى وحدة التسعير بنجاح!")
-    
-    def _render_document_library_tab(self):
-        """عرض تبويب مكتبة المستندات"""
+        # استخراج البيانات اللازمة للمؤشرات
+        tenders_df = st.session_state.sample_data["tenders"]
         
-        st.markdown("### مكتبة المستندات")
+        # حساب المؤشرات
+        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()
         
-        # بيانات افتراضية للمستندات
-        if 'document_library' not in st.session_state:
-            st.session_state.document_library = [
-                {
-                    "id": 1,
-                    "name": "كراسة شروط مشروع توسعة مستشفى الملك فهد",
-                    "type": "PDF",
-                    "size": "5.2 MB",
-                    "pages": 120,
-                    "upload_date": "2024-01-15",
-                    "category": "كراسات الشروط",
-                    "tags": ["صحي", "مستشفى", "توسعة"]
-                },
-                {
-                    "id": 2,
-                    "name": "جدول كميات صيانة محطات المياه",
-                    "type": "Excel",
-                    "size": "1.8 MB",
-                    "pages": None,
-                    "upload_date": "2024-02-10",
-                    "category": "جداول الكميات",
-                    "tags": ["مياه", "صيانة", "محطات"]
-                },
-                {
-                    "id": 3,
-                    "name": "مخططات إنشاء مدرسة ثانوية",
-                    "type": "PDF",
-                    "size": "12.5 MB",
-                    "pages": 45,
-                    "upload_date": "2024-02-25",
-                    "category": "مخططات",
-                    "tags": ["تعليم", "مدرسة", "إنشاء"]
-                },
-                {
-                    "id": 4,
-                    "name": "عقد إنشاء طريق دائري",
-                    "type": "Word",
-                    "size": "0.9 MB",
-                    "pages": 28,
-                    "upload_date": "2024-03-05",
-                    "category": "عقود",
-                    "tags": ["طرق", "إنشاء", "دائري"]
-                },
-                {
-                    "id": 5,
-                    "name": "تقرير فني لمشروع تطوير شبكة مياه",
-                    "type": "PDF",
-                    "size": "3.7 MB",
-                    "pages": 65,
-                    "upload_date": "2024-03-15",
-                    "category": "تقارير فنية",
-                    "tags": ["مياه", "شبكة", "تطوير"]
-                }
-            ]
-        
-        # البحث في المكتبة
-        search_query = st.text_input("البحث في المكتبة", key="library_search")
-        
-        col1, col2, col3 = st.columns(3)
+        # عرض المؤشرات
+        col1, col2, col3, col4 = st.columns(4)
         
         with col1:
-            category_filter = st.selectbox(
-                "تصفية حسب الفئة",
-                ["الكل", "كراسات الشروط", "جداول الكميات", "مخططات", "عقود", "تقارير فنية"],
-                key="category_filter"
-            )
+            st.metric("إجمالي المناقصات", f"{total_tenders}")
         
         with col2:
-            type_filter = st.selectbox(
-                "تصفية حسب النوع",
-                ["الكل", "PDF", "Word", "Excel", "Image"],
-                key="type_filter"
-            )
+            st.metric("معدل الفوز", f"{win_rate:.1f}%")
         
         with col3:
-            sort_by = st.selectbox(
-                "ترتيب حسب",
-                ["تاريخ الرفع (الأحدث أولاً)", "تاريخ الرفع (الأقدم أولاً)", "الاسم (أ-ي)", "الاسم (ي-أ)", "الحجم (الأكبر أولاً)", "الحجم (الأصغر أولاً)"],
-                key="sort_by"
-            )
-        
-        # تطبيق التصفية والبحث
-        filtered_documents = st.session_state.document_library.copy()
-        
-        # تطبيق البحث
-        if search_query:
-            filtered_documents = [doc for doc in filtered_documents if search_query.lower() in doc["name"].lower() or
-                                 any(search_query.lower() in tag.lower() for tag in doc["tags"])]
-        
-        # تطبيق تصفية الفئة
-        if category_filter != "الكل":
-            filtered_documents = [doc for doc in filtered_documents if doc["category"] == category_filter]
-        
-        # تطبيق تصفية النوع
-        if type_filter != "الكل":
-            filtered_documents = [doc for doc in filtered_documents if doc["type"] == type_filter]
-        
-        # تطبيق الترتيب
-        if sort_by == "تاريخ الرفع (الأحدث أولاً)":
-            filtered_documents.sort(key=lambda x: x["upload_date"], reverse=True)
-        elif sort_by == "تاريخ الرفع (الأقدم أولاً)":
-            filtered_documents.sort(key=lambda x: x["upload_date"])
-        elif sort_by == "الاسم (أ-ي)":
-            filtered_documents.sort(key=lambda x: x["name"])
-        elif sort_by == "الاسم (ي-أ)":
-            filtered_documents.sort(key=lambda x: x["name"], reverse=True)
-        elif sort_by == "الحجم (الأكبر أولاً)":
-            filtered_documents.sort(key=lambda x: float(x["size"].split()[0]), reverse=True)
-        elif sort_by == "الحجم (الأصغر أولاً)":
-            filtered_documents.sort(key=lambda x: float(x["size"].split()[0]))
-        
-        # عرض المستندات
-        st.markdown(f"### المستندات ({len(filtered_documents)})")
-        
-        if not filtered_documents:
-            st.info("لا توجد مستندات تطابق معايير البحث.")
-        else:
-            # عرض المستندات كبطاقات
-            for i, doc in enumerate(filtered_documents):
-                with st.container():
-                    col1, col2, col3 = st.columns([3, 1, 1])
-                    
-                    with col1:
-                        st.markdown(f"**{doc['name']}**")
-                        st.markdown(f"الفئة: {doc['category']} | النوع: {doc['type']} | الحجم: {doc['size']} | تاريخ الرفع: {doc['upload_date']}")
-                        st.markdown(f"الوسوم: {', '.join(doc['tags'])}")
-                    
-                    with col2:
-                        if st.button("عرض", key=f"view_doc_{i}"):
-                            st.session_state.selected_document = doc
-                            st.success(f"جاري عرض المستند: {doc['name']}")
-                    
-                    with col3:
-                        if st.button("تحليل", key=f"analyze_doc_{i}"):
-                            st.session_state.selected_document = doc
-                            st.success(f"جاري تحليل المستند: {doc['name']}")
-                
-                st.markdown("---")
-        
-        # رفع مستند جديد
-        st.markdown("### رفع مستند جديد")
-        
-        uploaded_file = st.file_uploader("اختر ملفاً للرفع", type=["pdf", "docx", "xlsx", "jpg", "jpeg", "png"], key="library_upload")
-        
-        if uploaded_file is not None:
-            col1, col2 = st.columns(2)
-            
-            with col1:
-                doc_category = st.selectbox(
-                    "فئة المستند",
-                    ["كراسات الشروط", "جداول الكميات", "مخططات", "عقود", "تقارير فنية", "أخرى"],
-                    key="doc_category"
-                )
-            
-            with col2:
-                doc_tags = st.text_input("الوسوم (مفصولة بفواصل)", key="doc_tags")
-            
-            if st.button("رفع المستند", key="upload_to_library_button"):
-                # محاكاة رفع المستند
-                new_doc = {
-                    "id": len(st.session_state.document_library) + 1,
-                    "name": uploaded_file.name,
-                    "type": uploaded_file.name.split(".")[-1].upper(),
-                    "size": f"{uploaded_file.size / (1024 * 1024):.1f} MB",
-                    "pages": None,
-                    "upload_date": time.strftime("%Y-%m-%d"),
-                    "category": doc_category,
-                    "tags": [tag.strip() for tag in doc_tags.split(",") if tag.strip()]
-                }
-                
-                st.session_state.document_library.append(new_doc)
-                st.success(f"تم رفع المستند: {uploaded_file.name}")
-                st.rerun()
-    
-    def _render_settings_tab(self):
-        """عرض تبويب الإعدادات"""
-        
-        st.markdown("### إعدادات تحليل المستندات")
-        
-        # إعدادات استخراج النص
-        with st.expander("إعدادات استخراج النص", expanded=True):
-            st.markdown("#### إعدادات استخراج النص")
-            
-            ocr_engine = st.selectbox(
-                "محرك التعرف الضوئي على النصوص",
-                ["Tesseract OCR", "Google Cloud Vision", "Amazon Textract", "Microsoft Azure OCR"],
-                index=0,
-                key="ocr_engine"
-            )
-            
-            language = st.selectbox(
-                "لغة المستندات",
-                ["العربية", "الإنجليزية", "العربية والإنجليزية"],
-                index=0,
-                key="ocr_language"
-            )
-            
-            dpi = st.slider(
-                "دقة المسح (DPI)",
-                min_value=100,
-                max_value=600,
-                value=300,
-                step=50,
-                key="ocr_dpi"
-            )
-            
-            if st.button("حفظ إعدادات استخراج النص", key="save_ocr_settings"):
-                st.success("تم حفظ إعدادات استخراج النص بنجاح!")
-        
-        # إعدادات استخراج البنود
-        with st.expander("إعدادات استخراج البنود", expanded=True):
-            st.markdown("#### إعدادات استخراج البنود")
-            
-            extraction_method = st.selectbox(
-                "طريقة استخراج البنود",
-                ["تحليل الجداول", "تحليل النص", "الذكاء الاصطناعي", "مزيج"],
-                index=3,
-                key="extraction_method"
-            )
-            
-            auto_detect_units = st.checkbox(
-                "اكتشاف الوحدات تلقائياً",
-                value=True,
-                key="auto_detect_units"
-            )
-            
-            normalize_quantities = st.checkbox(
-                "توحيد صيغة الكميات",
-                value=True,
-                key="normalize_quantities"
-            )
-            
-            if st.button("حفظ إعدادات استخراج البنود", key="save_extraction_settings"):
-                st.success("تم حفظ إعدادات استخراج البنود بنجاح!")
-        
-        # إعدادات تحليل الصور
-        with st.expander("إعدادات تحليل الصور", expanded=True):
-            st.markdown("#### إعدادات تحليل الصور")
-            
-            image_analysis_engine = st.selectbox(
-                "محرك تحليل الصور",
-                ["OpenCV", "Google Cloud Vision", "Amazon Rekognition", "Microsoft Azure Computer Vision"],
-                index=0,
-                key="image_analysis_engine"
-            )
-            
-            image_resolution = st.slider(
-                "دقة تحليل الصور",
-                min_value=1,
-                max_value=10,
-                value=5,
-                key="image_resolution"
-            )
-            
-            if st.button("حفظ إعدادات تحليل الصور", key="save_image_analysis_settings"):
-                st.success("تم حفظ إعدادات تحليل الصور بنجاح!")
-        
-        # إعدادات متقدمة
-        with st.expander("إعدادات متقدمة", expanded=False):
-            st.markdown("#### إعدادات متقدمة")
-            
-            temp_files_retention = st.slider(
-                "مدة الاحتفاظ بالملفات المؤقتة (أيام)",
-                min_value=1,
-                max_value=30,
-                value=7,
-                key="temp_files_retention"
-            )
-            
-            max_file_size = st.slider(
-                "الحد الأقصى لحجم الملف (ميجابايت)",
-                min_value=5,
-                max_value=100,
-                value=50,
-                key="max_file_size"
-            )
-            
-            parallel_processing = st.checkbox(
-                "تفعيل المعالجة المتوازية",
-                value=True,
-                key="parallel_processing"
-            )
-            
-            if st.button("حفظ الإعدادات المتقدمة", key="save_advanced_settings"):
-                st.success("تم حفظ الإعدادات المتقدمة بنجاح!")
-    
-    def _save_uploaded_file(self, uploaded_file):
-        """حفظ الملف المرفوع في مجلد مؤقت"""
-        try:
-            file_path = self.temp_dir / uploaded_file.name
-            with open(file_path, "wb") as f:
-                f.write(uploaded_file.getbuffer())
-            return file_path
-        except Exception as e:
-            st.error(f"حدث خطأ أثناء حفظ الملف: {str(e)}")
-            return None
-    
-    def _get_file_info(self, file_path):
-        """الحصول على معلومات الملف"""
-        file_info = {
-            "type": file_path.suffix[1:].upper(),
-            "size": f"{file_path.stat().st_size / (1024 * 1024):.2f} MB"
-        }
-        
-        # محاولة الحصول على عدد الصفحات للملفات المدعومة
-        if file_path.suffix.lower() == ".pdf":
-            # محاكاة عدد الصفحات
-            file_info["pages"] = 10
-        
-        return file_info
-    
-    def _display_analysis_results(self, results):
-        """عرض نتائج التحليل"""
-        
-        if not results:
-            st.info("لا توجد نتائج للعرض.")
-            return
-        
-        # عرض النص المستخرج
-        if "text" in results:
-            with st.expander("النص المستخرج", expanded=False):
-                st.text_area("النص", results["text"], height=200)
-        
-        # عرض الجداول المستخرجة
-        if "tables" in results and results["tables"]:
-            with st.expander("الجداول المستخرجة", expanded=True):
-                for i, table in enumerate(results["tables"]):
-                    st.markdown(f"**جدول {i+1}: {table.get('عنوان', 'بدون عنوان')}**")
-                    
-                    if "بيانات" in table and table["بيانات"]:
-                        # محاولة عرض البيانات كجدول
-                        try:
-                            df = pd.DataFrame(table["بيانات"])
-                            st.dataframe(df, use_container_width=True, hide_index=True)
-                        except Exception:
-                            st.text(str(table["بيانات"]))
-                    else:
-                        st.info("لا توجد بيانات في هذا الجدول.")
-        
-        # عرض البنود المستخرجة
-        if "items" in results and results["items"]:
-            with st.expander("البنود المستخرجة", expanded=True):
-                items_df = pd.DataFrame(results["items"])
-                st.dataframe(items_df, use_container_width=True, hide_index=True)
-                
-                # زر لإرسال البنود إلى وحدة التسعير
-                if st.button("إرسال البنود إلى وحدة التسعير", key="send_extracted_items_button"):
-                    st.session_state.extracted_items = results["items"]
-                    st.success("تم إرسال البنود المستخرجة إلى وحدة التسعير!")
-        
-        # عرض المعلومات الرئيسية
-        if "metadata" in results:
-            with st.expander("المعلومات الرئيسية", expanded=True):
-                metadata = results["metadata"]
-                
-                col1, col2 = st.columns(2)
-                
-                with col1:
-                    st.markdown(f"**عنوان المستند:** {metadata.get('title', 'غير متوفر')}")
-                    st.markdown(f"**المؤلف:** {metadata.get('author', 'غير متوفر')}")
-                
-                with col2:
-                    st.markdown(f"**التاريخ:** {metadata.get('date', 'غير متوفر')}")
-                    st.markdown(f"**عدد الصفحات:** {metadata.get('pages', 'غير متوفر')}")
-        
-        # عرض هيكل المستند
-        if "structure" in results and "sections" in results["structure"]:
-            with st.expander("هيكل المستند", expanded=False):
-                sections = results["structure"]["sections"]
-                
-                for section in sections:
-                    indent = "&nbsp;" * (section["level"] * 4)
-                    st.markdown(f"{indent}• **{section['title']}** (صفحة {section['page']})", unsafe_allow_html=True)
+            st.metric("متوسط هامش الربح", f"{avg_profit_margin:.1f}%")
+        
+        with col4:
+            st.metric("إجمالي الربح", f"{total_profit:,.0f} ريال")
+        
+        # عرض توزيع المناقصات حسب الحالة
+        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)
+        
+        # عرض توزيع المناقصات حسب نوع المشروع
+        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)
+        
+        # عرض تطور هامش الربح عبر الزمن
+        st.markdown("#### تطور هامش الربح عبر الزمن")
+        
+        # إضافة عمود السنة
+        tenders_df["السنة"] = tenders_df["تاريخ التقديم"].str[:4]
+        
+        # حساب متوسط هامش الربح لكل سنة
+        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)
+        
+        # عرض توزيع المناقصات حسب الموقع
+        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)
+        
+        # عرض العلاقة بين الميزانية والتكلفة
+        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"
+            }
+        )
+        
+        # إضافة خط الميزانية = التكلفة
+        max_value = max(tenders_df["الميزانية (ريال)"].max(), tenders_df["التكلفة (ريال)"].max())
+        fig.add_trace(
+            go.Scatter(
+                x=[0, max_value],
+                y=[0, m
+(Content truncated due to size limit. Use line ranges to read in chunks)