مشروع معالجة بيانات متجر إلكتروني + بناء Dashboard احترافي (ETL Pipeline + Power BI)

في هذا المشروع قمتُ ببناء خط معالجة بيانات كامل (ETL) لبيانات متجر إلكتروني، ثم تحليل البيانات وبناء لوحة معلومات تفاعلية باستخدام Power BI. الهدف كان تحويل البيانات الخام إلى نظام بيانات احترافي جاهز للتحليل واتخاذ القرار.

فكرة المشروع:

البيانات الأصلية كانت ملفات CSV كثيرة وغير منظَّمة، غير مناسبة للتحليل أو الربط بين الجداول.

قمتُ بتحويلها إلى قاعدة بيانات متكاملة مع تحليل شامل وتجهيز Dashboard تفاعلية تعرض أهم مؤشرات الأداء.

ما الذي قمتُ به عمليًا؟

مرحلة الـ ETL (استخراج – تنظيف – تحميل):

استيراد البيانات الخام من جميع ملفات Olist (منتجات – طلبات – مدفوعات – بائعين – عملاء…).

تنظيف البيانات بالكامل: معالجة القيم الناقصة، إزالة التكرارات، توحيد تنسيقات التواريخ، وتصحيح أنواع البيانات.

تصميم قاعدة بيانات مترابطة عبر مفاتيح أساسية وأجنبية لتسهيل أي تحليل لاحق.

تحميل البيانات إلى النظام النهائي وتجهيزها لاستعلامات SQL.

تطبيق اختبارات جودة بيانات (Data Quality Checks) لضمان سلامة كل جدول.

مرحلة التحليل + Power BI:

تحليل شامل للمبيعات، سلوك العملاء، وأداء المنتجات والبائعين.

إنشاء Dashboard تفاعلية تشمل:

إجمالي المبيعات Revenue

عدد الطلبات

أكثر المنتجات مبيعًا

أفضل البائعين أداءً

توزيع الطلبات حسب المدن والمناطق

مقاييس الجودة، التقييمات، وسرعة توصيل الطلبات

استخدام مخططات متنوعة + خرائط تفاعلية + slicers لسهولة الفلترة.

التقنيات المستخدمة:

Python

Pandas

SQL / SQL Server

Power BI

منهجية ETL كاملة

الناتج النهائي:

قاعدة بيانات احترافية جاهزة للاستعلام والتحليل.

تحليل بيانات كامل لمختلف جوانب التجارة الإلكترونية.

Dashboard تفاعلية تساعد في اتخاذ قرارات مبنية على البيانات.