super store analysis

1. ملخص المشروع التنفيذي

يهدف هذا المشروع إلى إنشاء لوحة معلومات تفاعلية للمبيعات باستخدام Power BI لتحليل أداء المبيعات الإجمالي، وتوزيعها حسب الفئة (Category)، والمنطقة (Region)، والزمن (Month). تُمكِّن اللوحة الإدارة من الحصول على رؤى سريعة لاتخاذ قرارات مستنيرة، لا سيما فيما يتعلق بفئات المنتجات ومواقع المبيعات.

2. مصدر البيانات وإعدادها (Data Source & Preparation)

2.1. مصدر البيانات

نوع المصدر: لم يُذكر صراحة في الصورة، لكن عادةً ما تكون البيانات مأخوذة من ملفات Excel، أو قواعد بيانات SQL، أو مصادر سحابية.

الوصف: مجموعة بيانات تحتوي على تفاصيل المبيعات (Sales)، والكمية (Quantity)، والعملاء (Customer count)، والمنتج (Category)، والمنطقة (Region/City)، والتاريخ (Month).

2.2. دمج وتنظيف البيانات (Merge & Clean Data)

تم استخدام Power Query Editor في Power BI لتنفيذ عمليات تنظيف وتحويل البيانات:

الدمج (Merging/Appending): (إذا كانت هناك جداول متعددة). تم دمج البيانات اللازمة في نموذج بيانات موحد.

تنظيف البيانات (Cleaning):

إدارة القيم الفارغة/الخاطئة: تحديد وإزالة أو استبدال القيم المفقودة.

توحيد تنسيقات البيانات: التأكد من أن الأعمدة تحتوي على أنواع بيانات صحيحة (مثل تحويل "Sales" و "Quantity" إلى أرقام، و"Month" إلى تاريخ).

إزالة الأعمدة غير الضرورية: (لم يُذكر تحديدًا ولكنها ممارسة شائعة).

إنشاء أعمدة جديدة (إذا لزم الأمر): ربما تم إنشاء عمود "Region" أو "Month Name" لسهولة التصور.