Advanced FoodMart Retail
تفاصيل العمل
وصف مشروع تحليل Food Mart — معالجة منفصلة + دمج شامل + تحليل عميق
في هذا المشروع قمت بالعمل على مجموعة كبيرة من ملفات البيانات الخاصة بمتجر Food Mart، وكل ملف كان يحتوي على نوع مختلف من المعلومات مثل بيانات العملاء، بيانات المنتجات، المبيعات، الفروع، المناطق، والمرتجعات.
اتبعت أسلوب تحليل كل جزء من البيانات بشكل منفصل أولًا لضمان أعلى درجة من الدقة، ثم قمت بدمجهم داخل مشروع واحد متكامل للحصول على رؤى أشمل وأكثر عمقًا.
منهجية العمل:
1. تحليل كل ملف بيانات بشكل مستقل
تحليل وفهم بنية كل جدول على حدة.
تنظيف الأخطاء، وتعديل أنواع البيانات، وإعادة بناء الأعمدة غير الصحيحة.
دراسة العلاقات الداخلية لكل جدول قبل ربطه بالبيانات الأخرى.
تجهيز كل ملف ليكون جاهزًا للدمج داخل الـ Data Model.
2. دمج البيانات داخل مشروع أساسي واحد
ربط الجداول ببعض من خلال مفاتيح أساسية (ID fields) مثل:
Customer_ID
Product_ID
Store_ID
Region_ID
استخدام Power Pivot لبناء نموذج بيانات قوي يسمح بعمل علاقات واضحة وديناميكية.
توحيد ملفات المبيعات من سنوات مختلفة في جدول واحد جاهز للتحليل.
3. التحليل العميق للبيانات
تحليل العملاء (Customer Insights)
تحليل العمر، النوع، الحالة الاجتماعية، التعليم، والدخل.
دراسة سلوك الشراء بناءً على حجم الأسرة وعدد الأطفال.
مقارنة أداء العملاء العاديين مقابل العملاء الـ Elite.
تتبع تطور قاعدة العملاء عبر السنوات والشهور.
تحليل الفروع (Stores & Regions)
مقارنة أداء الفروع حسب المناطق المختلفة.
تحليل تأثير مساحة الفرع ونوعه على مستوى المبيعات.
تحديد المناطق الأعلى مبيعات والمناطق التي تحتاج تحسينًا.
دراسة التوزيع الجغرافي للعملاء والمرتجعات.
تحليل المنتجات (Product Insights)
تحديد أكثر البراندات مبيعًا.
تحليل المنتجات ذات أعلى هامش ربح.
متابعة اتجاهات المبيعات عبر الزمن (شهري/سنوي).
دراسة معدلات المرتجعات حسب البراند والفروع.
4. تصميم لوحات قياس (Dashboards) متكاملة
صممت 3 Dashboards رئيسية تحتوي على أهم المؤشرات البصرية:
مؤشرات عامة عن المبيعات، التكلفة، والربحية.
Dashboard مخصصة لرؤى العملاء.
Dashboard مخصصة لرؤى المنتجات والمبيعات.
مع دعم كامل للـ:
Slicers
Cross Filtering
Drill Down
لتسهيل التفاعل والاكتشاف السريع.
النتيجة النهائية:
من خلال تحليل كل جزء من البيانات بشكل منفصل ثم دمجهم في نموذج موحد، استطعت الوصول إلى رؤى واضحة وعميقة ساعدت في:
فهم العميل بشكل شامل
تحسين استراتيجيات المبيعات
تحسين إدارة المنتجات
دعم قرارات الإدارة بالأرقام والبيانات الحقيقية