تحليل شامل لبيانات السوبر ماركت وتصميم لوحة معلومات Power BI احترافية
تفاصيل العمل
تم تنفيذ مشروع تحليل بيانات متكامل لبيانات مبيعات سوبر ماركت. تضمن العمل تنظيف البيانات، تحديد مؤشرات الأداء الرئيسية (KPIs) الهامة، وصياغة مقاييس DAX (Data Analysis Expressions) اللازمة. كما تم تصميم هيكل مفصل للوحة معلومات (Dashboard) احترافية في Power BI، موزعة على عدة صفحات، مع تحديد التصورات البصرية المناسبة لكل مؤشر أداء.
نوع العمل:
تحليل بيانات (Data Analysis) وتصميم ذكاء الأعمال (Business Intelligence Dashboard Design).
مميزات العمل:
1.تحضير البيانات: تم تنظيف وتجهيز البيانات الأولية من ملف CSV وتحويلها إلى تنسيق Excel جاهز للاستخدام في Power BI.
2.تحديد مؤشرات الأداء الرئيسية (KPIs): تم تحديد مجموعة شاملة من مؤشرات الأداء الرئيسية التي تغطي جوانب مختلفة من أداء السوبر ماركت، مثل إجمالي المبيعات، الكمية المباعة، الدخل الإجمالي، متوسط التقييم، والمبيعات حسب خط الإنتاج والفرع ونوع العميل والجنس وطريقة الدفع.
3.صياغة مقاييس DAX: لكل مؤشر أداء رئيسي، تم صياغة مقياس DAX المقابل مع توضيح المعادلة الرياضية، مما يضمن دقة الحسابات في Power BI.
4.تصميم لوحة معلومات متعددة الصفحات: تم اقتراح هيكل لوحة معلومات احترافية تتكون من 5 صفحات، كل صفحة مخصصة لتحليل جانب معين (نظرة عامة، تحليل المبيعات، تحليل الوقت، الربحية، رضا العملاء).
5.توصيات التصورات البصرية: لكل مؤشر أداء رئيسي وDAX Measure، تم اقتراح التصورات البصرية الأنسب (مثل الرسوم البيانية الشريطية والخطية والدائرية وبطاقات الأرقام) لتقديم البيانات بشكل فعال.
6.تحليل شامل للبيانات: تم تقديم تقرير تحليلي مفصل يستعرض النتائج الرئيسية المستخلصة من البيانات، ويسلط الضوء على الأنماط والاتجاهات والرؤى القابلة للتنفيذ.
طريقة التنفيذ:
تم تنفيذ العمل على عدة مراحل:
1.استكشاف وفهم البيانات: قراءة البيانات الأولية وتحديد الأعمدة ذات الصلة.
2.تحضير البيانات: استخدام Python (مكتبة Pandas) لتنظيف البيانات، تحويل أنواع البيانات (مثل التواريخ والأوقات)، وإضافة أعمدة جديدة (مثل الساعة) لتعزيز التحليل. ثم حفظ البيانات في ملف Excel.
3.تحديد مؤشرات الأداء ومقاييس DAX: تحليل متطلبات العمل لتحديد KPIs ذات الصلة وصياغة مقاييس DAX ومعادلاتها.
4.تصميم هيكل لوحة المعلومات: تخطيط صفحات لوحة المعلومات وتحديد التصورات البصرية ومقاييس DAX لكل صفحة.
5.تحليل البيانات وتوليد الرؤى: استخدام Python لإجراء تحليلات إحصائية وتجميعية للبيانات، واستخلاص الرؤى الرئيسية التي تدعم مؤشرات الأداء الرئيسية.
6.توثيق النتائج: إعداد وثائق مفصلة لمؤشرات الأداء ومقاييس DAX، وتفاصيل صفحات Power BI، وتقرير التحليل الشامل.