________________________________________
Power BI Dashboard قمت فيه بتحليل سلسلة سوبر ماركت مكوّنة من 24 فرع في الولايات المتحدة وكندا والمكسيك ?
خطوات المشروع:
نظرة عامة على الداتا
الداتا كانت موجودة في قاعدة بيانات MySQL ومقسّمة على 6 جداول:
المبيعات، المرتجعات، المنتجات، الفروع، العملاء، والمناطق.
استخدمت SQL Queries لسحب الداتا وبعد كده دخلتها على Power Query علشان أبدأ مرحلة التحويل.
تنضيف وتحويل الداتا
اشتغلت على Power Query وعملت:
• فحص القيم الناقصة والـ duplicates
• توحيد وإصلاح أنواع البيانات غير المتناسقة
• إنشاء أعمدة محسوبة تخدم التحليل
نمذجة البيانات (Data Modeling)
بنيت Data Model مضبوط عن طريق ربط الجداول ببعض بعلاقات صحيحة علشان أضمن تحليل دقيق وقابل للتوسع.
DAX & Measures
استخدمت DAX لكتابة كل الـ measures المطلوبة اللي اعتمدت عليها الـ KPIs والـ insights في الداشبورد.
تصميم الداشبورد والـ Visualization
الداشبورد مكوّن من 3 صفحات:
• General Overview: تحليل الإيرادات والأرباح مع فلاتر أساسية
• Stores Analysis: مقارنة أداء الفروع
• Brands & Products: تحليل المبيعات على مستوى المنتجات والبراندات
أهم الـ KPIs:
• إجمالي الإيرادات: $1.76M
• صافي الربح: $1.05M
• عدد المعاملات: 270K
• عدد العملاء النشطين: 8,842
رؤى بيزنس مهمة:
• تحديد الفروع الأعلى والأقل أداءً لدعم قرارات تحسين الإيرادات
• تحليل أفضل وأسوأ البراندات مبيعًا لتحسين إدارة المخزون وتخطيط الطلب
المهارات المستخدمة:
فهم البيزنس وتحديد المتطلبات
• حددت أسئلة البيزنس قبل ما أبدأ (أداء الإيرادات، مقارنة الفروع، مساهمة البراندات)
• ركزت على دعم اتخاذ القرار مش مجرد شكل الداشبورد
تحليل زمني وترندات
• بنيت Calendar Table واستخدمت Date Hierarchy
• حللت الترندات الشهرية والسنوية للإيرادات والأرباح
تحسين الأداء
• صممت الـ Data Model باستخدام Star Schema
• استخدمت Measures بدل Calculated Columns كل ما أمكن لتحسين الأداء
التفاعل وتجربة المستخدم
• استخدمت Slicers وFilters وDrill-down
• صممت الداشبورد بشكل بسيط وواضح ومناسب للمستخدم النهائي
دقة البيانات
• راجعت الـ KPIs مع الداتا الخام للتأكد من الدقة
• تحققت من العلاقات والـ measures
إدارة المشروع
• أدرت المشروع من البداية للنهاية
• قدمت Dashboard كامل بيحكي قصة تحليلية واضحة