تحليل بيانات محفظة الكترونية وكفاءة عمليات السحب والايداع بها - باستخدام Power BI

تحليل بيانات المعاملات الرقمية باستخدام Digital Wallet Dataset في Power BI

في هذا المشروع، قمت بتحليل بيانات المحفظة الرقمية المستوحاة من أنظمة الدفع الإلكتروني مثل Fawry وAman باستخدام Power BI، لاستخراج معلومات تساعد على فهم سلوك المستخدمين وتحليل المعاملات المالية.

وهذا عن طريق:

تنظيف البيانات (Data Cleaning):

- قمت بمعالجة القيم المفقودة والتأكد من تكامل البيانات باستخدام Power Query.

- قمت بتحويل المتغيرات الزمنية إلى تنسيقات مناسبة لتحليل الفترات الزمنية للمعاملات.

- قمت بإزالة التكرارات وتصحيح الأخطاء في الفئات المختلفة لضمان دقة التحليل.

تحليل البيانات (Exploratory Data Analysis - EDA):

- حللت توزيع المعاملات المالية عبر الفئات المختلفة مثل عمليات الدفع.

- درست سلوك المستخدمين، مثل متوسط المعاملات لكل مستخدم وعدد المعاملات لكل فئة.

- اكتشفت الأنماط الموسمية في المعاملات، مثل زيادة العمليات في أوقات محددة من الشهر أو السنة.

إنشاء لوحة المعلومات (Dashboard Creation) باستخدام Power BI:

صممت لوحة معلومات تفاعلية تعرض أهم المؤشرات مثل:

- إجمالي حجم المعاملات المالية والتوزيع حسب الفئات المختلفة.

- أكثر المستخدمين والجهات التجارية نشاطًا في النظام.

- تحليل أسباب المعاملات الفاشلة وتأثيرها على سلوك المستخدم.

- طبقت الفلاتر التفاعلية (Slicers) لتمكين المستخدمين من تصفية البيانات حسب الفترات الزمنية، الفئات، وحالة المعاملة.

- اخترت ألوانًا جذابة ومتناسقة لتعزيز تجربة المستخدم وتحقيق قراءة سلسة للبيانات، مع تنسيق الأشكال لجعل التقارير أكثر وضوحًا.

استخلاص الرؤى والتوصيات:

- حددت العوامل التي تؤثر على فشل المعاملات واقترحت حلولًا لتحسين تجربة المستخدم.

- استنتجت أكثر الفترات نشاطًا في المعاملات لمساعدة الشركات على تحسين استراتيجيات التسويق والعروض الترويجية.

- وفرت تحليلات دقيقة حول سلوك المستخدمين لدعم اتخاذ القرارات المالية المبنية على البيانات.

هذا المشروع ساعد في تحليل المعاملات المالية بفعالية باستخدام Power BI، مما ساهم في تحسين فهم سلوك المستخدمين واتخاذ قرارات مدروسة لزيادة كفاءة المدفوعات الرقمية.