Walmart Sales

هذه اللوحة التفاعلية صُممت لتحليل بيانات مبيعات سلسلة Walmart بطريقة تساعد في تتبّع الأداء الأسبوعي للمبيعات عبر الفروع، مع إظهار العلاقة بين المبيعات وعوامل خارجية مثل درجات الحرارة، العطلات، ونسبة البطالة.

اللوحة تعرض مؤشرات رئيسية، فلاتر زمنية تفاعلية، ورسوم بيانية توضح التغيرات الموسمية والفروقات بين المتاجر.

? مكونات اللوحة (Layout Breakdown):

1. الفلاتر الزمنية (Time Filters) – أعلى اللوحة

أشهر السنة: January → June (مرتبطة بعرض البيانات حسب الشهر).

السنوات: 2010، 2011، 2012 (تمكن المستخدم من تحليل البيانات تاريخيًا ومقارنة الأداء عبر السنوات).

هذه الفلاتر تسمح بعرض مخصص للفترات المطلوبة بسهولة.

2. Store Slicer (الجانب الأيسر)

قائمة بالأرقام من 1 إلى 45 تمثل فروع Walmart.

يمكن للمستخدم اختيار فرع أو أكثر لتحليل بياناته بشكل منفصل.

3. Temperature by Month (المنحنى الأزرق)

رسم خطي يعرض تغير درجات الحرارة الشهرية على مدار العام.

يساعد على دراسة العلاقة بين درجات الحرارة وأنماط المبيعات (مثل ارتفاع أو انخفاض المبيعات في شهور معينة).

4. ? مؤشرات الأداء الرئيسية (KPIs) – منتصف اللوحة

Total Sales: 6.737M

→ إجمالي المبيعات خلال الفترة المحددة.

Holiday Flag: 450

→ عدد الأسابيع التي تحتوي على عطلات (مؤشر يساعد على فهم تأثير العطلات على المبيعات).

Count Unemployment: 6435

→ مجموع معدلات البطالة المرتبطة بالفروع أو المناطق، والتي يمكن استخدامها كعامل اقتصادي مؤثر على المبيعات.

هذه المؤشرات تساعد على تكوين صورة عامة سريعة عن الوضع.

5. Weekly Sales by Store (الرسم العمودي) – أسفل اللوحة

مخطط أعمدة يوضح إجمالي المبيعات الأسبوعية لكل فرع (1–45).

يمكن ملاحظة الفروع ذات الأداء الأعلى أو الأدنى بسهولة من خلال طول الأعمدة.

الهدف التحليلي للوحة:

تتبّع الأداء الأسبوعي للمبيعات في كل فرع من فروع Walmart.

تحليل العوامل الخارجية (الطقس – العطلات – البطالة) وتأثيرها على المبيعات.

تمكين المستخدم من مقارنة الأداء بين فروع مختلفة وفترات زمنية متعددة.

تسهيل اتخاذ قرارات تشغيلية وتسويقية قائمة على البيانات.

ملاحظات وتحليلات مستخلصة:

يمكن ملاحظة وجود تفاوت واضح بين الفروع في حجم المبيعات الأسبوعية، مما يشير إلى اختلافات في الموقع الجغرافي أو حجم الفرع أو التركيبة السكانية للعملاء.

العطلات (Holiday Flag) يبدو أنها عامل مهم في فترات الذروة، حيث غالبًا ما ترتفع المبيعات خلال هذه الفترات.

درجات الحرارة يمكن أن تفسر التغيرات الموسمية في المبيعات (مثل ارتفاعها في شهور محددة).

تضمين معدلات البطالة يضيف بُعدًا اقتصاديًا مهمًا لتحليل السوق المحلية وتأثيرها على القوة الشرائية.

الأدوات المستخدمة (محتمل):

Power BI أو Tableau لتحليل البيانات وإنشاء الرسوم البيانية.

مصادر بيانات تحتوي على: Weekly Sales, Store Info, Temperature, Holiday Flags, Unemployment Rates.