Solution: Developed a Python-cleared Power BI ecosystem using YoY DAX metrics to transform 9,000+ retail records into a regional profitability roadmap.
+3
Problem: Fragmented retail data across regions made profitability leaks and seasonal growth patterns difficult for stakeholders to track.
Approach:
Standardized a dataset of 9,000+ rows using Power Query to ensure 100% data integrity.
Engineered custom DAX logic to calculate Year-over-Year (YoY) growth and key KPIs.
Built a dynamic interface with Slicers and Timeline filters for instantaneous regional and category drill-downs.
Impact:
Identified a 30.64% revenue surge in 2017 while isolating a critical -4.26% dip in 2016 for operational investigation.
+1
Pinpointed Technology ($836K) as the primary profit driver and identified high-velocity markets in New York and Los Angeles.
إليك ترجمة احترافية لمشروع (Strategic Sales Analytics & Market Intelligence) إلى اللغة العربية، مصاغة بأسلوب "بطاقة المشروع" المختصرة والمؤثرة لتناسب منصات العمل الحر مثل "مستقل" و"خمسات":
تحليل المبيعات الاستراتيجي وذكاء السوق (Strategic Sales Analytics)
الحل: تطوير منظومة متكاملة باستخدام Power BI وPython لتحويل أكثر من 9,000 سجل تجزئة إلى خارطة طريق تفاعلية لتحليل الربحية الإقليمية.
+1
المشكلة:
تشتت بيانات التجزئة عبر مناطق مختلفة، مما جعل تتبع تسريبات الأرباح وأنماط النمو الموسمي أمراً صعباً على أصحاب القرار.
منهجية العمل:
هندسة البيانات: تنظيف ومعايرة ضخمة لأكثر من 9,000 صف باستخدام Power Query لضمان دقة البيانات بنسبة 100%.
التحليل المتقدم: بناء معادلات DAX مخصصة لقياس مؤشرات الأداء الرئيسية (KPIs) ومعدلات النمو السنوي (YoY).
تجربة المستخدم (UX): تصميم واجهة ديناميكية تعتمد على تقنيات الفلترة الذكية (Slicers) لتحليل أداء المناطق والفئات والقطاعات بشكل فوري.
الأثر والنتائج:
كشف الأنماط: تحديد قفزة نوعية في الإيرادات بنسبة 30.64% عام 2017، مع رصد تراجع حرج بنسبة -4.26% عام 2016 استدعى تحقيقاً تشغيلياً.
+1
تحديد المحركات: تحديد قطاع التكنولوجيا ($836K) كمحرك أساسي للأرباح، وتحديد أسواق نيويورك ولوس أنجلوس كأعلى المناطق من حيث سرعة المبيعات