تحليل البيانات وعمل داش بورد

اسم المشروع: Dashboard لمتابعة المبيعات والأرباح حسب الفروع

الوصف:

تم تصميم Dashboard تفاعلي باستخدام Power BI لتحليل بيانات المبيعات اليومية والشهرية للشركة. يتيح هذا المشروع متابعة إجمالي المبيعات، مبيعات كل فرع، والأرباح المتحققة بطريقة واضحة وسهلة الفهم.

ما تم تنفيذه:

• استيراد البيانات من Excel أو قواعد البيانات

• تنظيف البيانات والتحقق من صحتها

• إنشاء علاقات بين الجداول لتسهيل التحليل

• تحليل المبيعات حسب الفرع والمنتجات والفترات الزمنية

• حساب إجمالي المبيعات والمكاسب لكل فرع

• تصميم Dashboard تفاعلي مع Charts وKPIs وSlicers لتسهيل اتخاذ القرار

القيمة للعميل:

تمكين الإدارة من رصد أداء كل فرع، تحديد الفرص والمشاكل، واتخاذ قرارات استراتيجية لتحسين المبيعات والأرباح.

________________________________________

التعامل مع القيم المفقودة واستبدالها أو حذفها بناءً على السياق.

إزالة القيم المتطرفة التي قد تؤثر على التحليل.

تنسيق البيانات وتحويلها إلى أنواع مناسبة.

استكشاف البيانات (EDA - Exploratory Data Analysis):

حساب الإحصائيات الوصفية (المتوسط، الوسيط، الانحراف المعياري، إلخ).

تحليل توزيع البيانات والارتباطات بين المتغيرات المختلفة.

تصور البيانات (Data Visualization):

إنشاء رسوم بيانية لفهم توزيع الموظفين حسب الأقسام، الخبرة، الرواتب، إلخ.

رسم مخططات الارتباط لمعرفة العوامل المؤثرة على أداء الموظفين.

عرض الاتجاهات الزمنية لأي تغييرات في بيانات الموظفين.

استخلاص النتائج والتوصيات:

تقديم توصيات بناءً على التحليل، مثل تحسين توزيع الرواتب، معدل الدوران الوظيفي، أو الاحتفاظ بالمواهب.

الأدوات والتقنيات المستخدمة:

Python: لتحليل البيانات وتنظيفها باستخدام مكتبات مثل Pandas وNumPy.

Matplotlib وSeaborn وPlotly: لإنشاء التصورات البصرية.

SQL: لاسترجاع البيانات من قاعدة البيانات إن لزم الأمر.

Power BI أو Tableau: لعمل لوحات تحكم تفاعلية لعرض النتائج للإدارة.

المخرجات المتوقعة:

تقرير تفصيلي عن حالة بيانات الموظفين.

تصورات بصرية تسلط الضوء على أهم الأنماط والتوجهات.

توصيات قائمة على البيانات لمساعدة الشركة في تحسين إدارة الموارد البشرية.

لغات البرمجة:

Python: اللغة الأساسية لمعالجة البيانات وتحليلها.

مكتبات تحليل البيانات:

Pandas: لتنظيف البيانات وتحليلها.

NumPy: لإجراء العمليات الحسابية والإحصائية.

مكتبات استكشاف البيانات (EDA):

Matplotlib و Seaborn: لإنشاء الرسوم البيانية وتصور البيانات.

Plotly: لإنشاء تصورات تفاعلية.

أدوات استرجاع البيانات:

SQL: لاستخراج وتحليل البيانات من قواعد البيانات.

BeautifulSoup أو Scrapy: لاستخراج البيانات من الويب (في حال الحاجة).

أدوات إدارة البيانات وتخزينها:

Excel: لتنظيم البيانات الأولية.

PostgreSQL / MySQL: لتخزين البيانات في قاعدة بيانات منظمة.