تحليل بيانات متجر باستخدام Excel

هذه الداتا عباره عن بيانات متجر له 45 فرع و هدف الدراسه هوا تحديد تأثير عوامل مثل المناخ و معدل التضخم و نسبة البطالة و اسعار البترول علي مبيعات كل فرع و المبيعات الكليه علي مدار 3 سنوات .

المرحلة الاولي :

كانت عباره عن التحقق من صحة البيانات و تعديلها عن طريق

1)معالجة Nulls

2) حذف القيم الشاذة (outliers)

3)التحقق من عدم وجود تكرارات

4) تعديل ال datatype الخاص بالأعمدة

المرحلة الثانية:

كانت عبارة عن عمل اعمده جديده لتسهيل عملية التحليل و اعطاء نتائج افضل عن طريق استخدام ال functions

1)اضافة نص store الي ارقام الافرع بدلا من كتابتها رقم منفصل في العمود الاول

2)استبدال قيم التحقق من وجود اعياد

0 ="Non-Holiday"

1="Holiday"

و هذا ساهم في توضيح وجود اعياد ام لا في اسبوع المبيعات بسهوله

3)تقسيم درجات الحرارة الي فئات كل فئة تدل علي صفة المناخ الذي تنتمي اليه درجة الحرارة هذه

شديدة البرودة (Freezing) : أقل من 0°C

باردة (Cold) : بين 0°C و10°C

معتدلة (Mild) : بين 10°C و20°C

دافئة (Warm) : بين 20°C و30°C

حارة (Hot) : أكثر من 30°C

4)تقسيم اسعار البترول الي 3 فئات

5)تقسيم معدل التضخم CPI الي فئات حسب مقدار الزيادة او النقصان

Sharp Drop (انخفاض حاد): إذا كان التغيير أقل من -2%

Slight Drop (انخفاض طفيف): إذا كان التغيير بين -2% و 0 %

Stable (مستقر): إذا كان التغيير يساوي 0 %

Slight Increase (زيادة طفيفة): إذا كان التغيير بين 0% و 2 %

Sharp Increase (زيادة حادة): إذا كان التغيير أكبر من أو يساوي 2 %

6)تقسيم نسبة البطالة الي 3 فئات

Less than 5% (أقل من 5%)

5% ~ 10% (بين 5% و 10%)

More than 10% (أكثر من 10%)

المرحلة الثالثة :

هنا عملت ال pivot tables الي من خلالها هبدأ اعمل ال visuals المسؤولة عن عمل ال dashboard و الحسابات الهامة التي ظهرت في الداشبورد.

المرحلة الرابعة :

1)عملت التصميم المبدئي لل Dashboard

2)جمعت ال visuals الناتجة من ال pivot tables و وضعتهم في ال templet الخاص بال Dashboard

3)ضبط تنسيقات الالوان و تناسق ال visuals مع بعضها و جعلها اكثر ملائمة

4)عمل slicers ل فلترة الداشبورد بناء علي رغبة العميل

المرحلة الخامسة :

تجميع النتائج و تقديم الرؤي و النصائح التي يجب ان يتخذها العميل بناء علي تحليل البيانات