Sales Analysis

بدأت بإعادة هيكلة البيانات الخام:

إنشاء جدول أبعاد التاريخ للحصول على رؤى زمنية دقيقة.

تنظيم بيانات المنتجات بفصل الفئات والفئات الفرعية.

ربط كل شيء من خلال نموذج بيانات علائقي مرتب.

ثم قمت بإثراء البيانات بحسابات أساسية:

حساب إجمالي المبيعات (الكمية × سعر الوحدة × سعر الصرف).

توحيد العملة لتسهيل تقارير المبيعات.

استخراج عمر العميل، مدة التوصيل، وتصنيف طريقة التوصيل.

المكون الأساسي كان في لوحات المعلومات المصممة لرواية قصة من خلال الرسوم البيانية المتصلة:

لوحة الطلبات: متابعة أنواع الطلبات، الاتجاهات الشهرية، وأداء التوصيل.

لوحة الفئات: تحليل المبيعات حسب الفئة والفئة الفرعية، مع التركيز على الربحية وتنوع العلامات التجارية.

لوحة المتاجر: توزيع المتاجر جغرافيًا، مقارنة المبيعات على مستوى المتاجر، ومراقبة النمو الجغرافي.

لوحة العملاء: دراسة سلوك العملاء، أبرز العملاء، المبيعات حسب المنطقة، وتأثير العمر على الشراء.

لوحة المنتجات: تحليل الطلب على المنتجات، أداء العلامات التجارية، وتفضيلات الألوان، مع تسليط الضوء على المنتجات الأكثر والأقل مبيعًا.

تم التركيز على:

ترتيب واضح للوحة المعلومات،

ارتباط منطقي بين الرسوم البيانية،

تصميم متسق لتسهيل التحليل وسرد البيانات بشكل أفضل.

الأدوات المستخدمة: Power Pivot، نموذج بيانات Excel، PivotTables، صيغ متقدمة، وأفضل ممارسات تصميم اللوحات.