استخراج و تنظيف البيانات

تحتوي هذه المجموعة على تفاصيل المنتجات من حيث التاريخ، واسم المنتج، والفئة (مثل أحذية رياضية، صنادل، أحذية كعب، وغيرها)، والمبيعات، والخصومات، والمخزون.

توفر البيانات رؤى حول الأداء اليومي للمنتجات، مثل عدد المبيعات اليومية لكل نوع، والخصومات المقدمة، والكمية المتبقية في المخزون.

يمكن استخدام هذه البيانات لتحليل تفضيلات العملاء، وتحديد المنتجات الأكثر والأقل مبيعًا، ومعرفة مدى تأثير الخصومات على حجم المبيعات، مما يسهم في تحسين إدارة المخزون واتخاذ قرارات تسويقية فعّالة.

(بيانات الطلبات):

تتضمن تفاصيل حول الطلبات الفردية، مع وجود أعمدة لرقم العميل، وتاريخ الطلب، والفئة العمرية، والجنس، والمنطقة الجغرافية، ووسيلة الشحن، ونوع المنتج، واسم المنتج، بالإضافة إلى حالة الطلب (تم التسليم، إرجاع، تأخير، إلخ).

تحتوي البيانات أيضًا على الكمية المطلوبة وسعر البيع، مما يوفر رؤية شاملة عن نوعية العملاء وأماكن تواجدهم وأنماط طلباتهم.

يمكن أن تساعد هذه المجموعة في تتبع أداء الطلبات وتحديد أنماط الشراء حسب المنطقة أو العمر أو الجنس، وكذلك قياس جودة عمليات الشحن والتوصيل وتحليل أسباب الإرجاع.

استخدام البيانات للتحليل عبر Power BI

من خلال دمج هذه المجموعات في لوحة تحكم Power BI، يمكن استخراج رؤى قيمة منها، مثل:

تحليل أداء المنتجات والمبيعات: توضيح المنتجات الأكثر مبيعًا والأقل مبيعًا حسب الفئة والخصومات لتحديد استراتيجيات ترويجية جديدة.

تحليل المناطق الجغرافية: معرفة المناطق التي تحقق أعلى المبيعات وتلك التي تتطلب تحسينات في التوزيع أو الحملات التسويقية.

تقييم جودة الخدمة: متابعة الطلبات المرتجعة أو المتأخرة، مما يساعد في تحسين تجربة العملاء وتعزيز رضاهم.

إدارة المخزون بفعالية: من خلال معرفة الكميات المتبقية في المخزون والتنبؤ بالطلب، يمكن تحسين مستويات المخزون وتقليل الفاقد.

باختصار، يوفر المشروع صورة شاملة حول إدارة عمليات متجر الأحذية، من تحليل المبيعات وإدارة المخزون إلى تحسين جودة الخدمة، وذلك باستخدام أدوات تحليل البيانات مثل Power BI لتحسين القرارات التشغيلية.