تصميم لوحة أعمال باسخدام اكسيل - Dashboard using Excel
تفاصيل العمل
-نظرة عامة
هذه لوحة معلومات شاملة لتحليل طلبات الخدمة الحكومية 311 في مدينة نيويورك. **لقد شاركت في هذا المشروع وكانت مهمتي الأساسية هي تنظيف ومعالجة البيانات باستخدام Power Query**. جميع خطوات التنظيف والتحويل التي سيتم شرحها أدناه قمت بتنفيذها شخصياً.
---
دوري في المشروع - My Role
-المطلوب: تنظيف البيانات وإعدادها للتحليل (Data Cleaning & Preparation)
-الأدوات المستخدمة: Power Query في Excel
-عدد الخطوات المنفذة:18 خطوة معالجة شاملة
-الهدف:تحويل البيانات الخام إلى بيانات نظيفة جاهزة للتحليل والتصور
---
-خطوات تنظيف البيانات التي قمت بها في Power Query
1. Source (المصدر)
الوصف: تحميل البيانات الخام من الملف المصدر
الهدف: استيراد البيانات إلى Power Query للبدء في معالجتها
ما قمت به: ربط Power Query بملف البيانات الأصلي (CSV/Excel)
2. Changed Type (تغيير نوع البيانات)
- ضمان التعامل الصحيح مع البيانات (تواريخ، أرقام، نصوص)
---
3. Trimmed Text (تشذيب النص)
-تنظيف البيانات النصية من المسافات غير المرئية
---
4. Cleaned Text (تنظيف النص)
- التخلص من أي أحرف غريبة قد تؤثر على التحليل
---
5. Added Resolution Hours (إضافة ساعات الحل)
? **الوصف:** حساب الوقت المستغرق لحل كل طلب بالساعات
---
6. Rounded Resolution Hours (تقريب ساعات الحل)
-الحصول على أرقام صحيحة بدلاً من الكسور العشرية
---
7. Added Resolution Days (إضافة أيام الحل)
-تحويل ساعات الحل إلى أيام ،توفير مقياس زمني آخر للتحليل
---
8. Rounded Resolution Days to 5 (تقريب أيام الحل إلى 5)
- تجميع البيانات في فئات زمنية واضحة
---
9. Inserted Month Name (إدراج اسم الشهر)
- تحليل الطلبات حسب الأشهر
---
10. Inserted Year (إدراج السنة)
-تصفية وتحليل البيانات حسب السنوات
---
11. Inserted Day Name (إدراج اسم اليوم)
- تحليل أنماط الطلبات حسب أيام الأسبوع
---
12. Inserted Week of Year (إدراج أسبوع السنة)
- تتبع الطلبات على مستوى أسبوعي
---
13. Add Week of Month (إضافة أسبوع الشهر)
- تحليل أدق على مستوى الشهر
---
14. Add Hour column (إضافة عمود الساعة)
-معرفة توزيع الطلبات على مدار اليوم
---
15. Add time slot column (إضافة عمود الفترة الزمنية)
-فهم متى يحدث الذروة في الطلبات
---
16. Add over-SLA Flag column (إضافة عمود علامة تجاوز SLA)
- رصد الطلبات المتأخرة عن الوقت المتوقع
---
17. Added Valid Record to check
- التأكد من اكتمال البيانات المهمة
---
18. Filtered only closed - =created
- التركيز على الطلبات المكتملة للتحليل
---
## النتائج التي حققتها من خلال عملي في Power Query
### جودة البيانات:
- بيانات نظيفة 100% خالية من الأخطاء والقيم المكررة
- تنسيق موحد لجميع الأعمدة
- أنواع بيانات صحيحة تضمن دقة الحسابات
### أبعاد تحليلية جديدة:
- 5 أبعاد زمنية: الشهر، السنة، اليوم، الأسبوع، الفترة الزمنية
- 3 مقاييس للوقت:ساعات الحل، أيام الحل، ساعة اليوم
-مؤشرات أداء:علامة تجاوز SLA، صحة السجل
### تحسين الأداء:
- تقليل حجم البيانات بإزالة الأعمدة غير الضرورية
- تحويل البيانات إلى الأنواع الصحيحة يسرع المعالجة
- فلترة السجلات غير الصالحة يحسن دقة التحليل
### تسهيل التحليل:
- لوحة المعلومات أصبحت جاهزة للاستخدام مباشرة
- المحللون يمكنهم التركيز على التحليل بدلاً من تنظيف البيانات
- إنشاء تقارير سريعة ودقيقة
---
تحليل لوحة الأعمال - Dashboard
نظرة عامة على طلبات الخدمة
مؤشرات الأداء الرئيسية - KPIs (أعلى الصفحة)
1. Total Request (إجمالي الطلبات)
- 109,022 طلب
- إجمالي عدد طلبات الخدمة المسجلة
2. Closed Requests (الطلبات المغلقة)
- 58,223 طلب
- عدد الطلبات التي تم حلها وإغلاقها
3. Close Rate % (نسبة الإغلاق)
- 53%
- النسبة المئوية للطلبات المغلقة من الإجمالي
4. Avg Resolution (متوسط وقت الحل
- 35.73 ساعة
- متوسط الوقت المستغرق لحل الطلبات
5. Backlog (الطلبات المتراكمة)
- 50,799 طلب
- عدد الطلبات المفتوحة التي لم يتم حلها بعد
6.Over-SLA % (النسبة المتجاوزة لاتفاقية مستوى الخدمة)
- 14%
- نسبة الطلبات التي تجاوزت الوقت المحدد للحل
7.Top Complaint Type (أكثر أنواع الشكاوى)
- النوع:HEATING (التدفئة)
- العدد: 14,200شكوى
- أكثر نوع شكوى تكراراً
---
الفلاتر التفاعلية (Slicers)
1. Time Slot (الفترة الزمنية)
2. Borough (المنطقة)
- BRONX (برونكس)
- BROOKLYN (بروكلين)
- MANHATTAN (مانهاتن)
- QUEENS (كوينز)
- STATEN ISLAND (جزيرة ستاتن)
- Unspecified (غير محدد)
3. Open / Close Status (حالة الطلب)
- Closed (مغلق)
- Open (مفتوح)
---
الرسوم البيانية والتحليلات
1. REQUESTS BY BOROUGH (الطلبات حسب المنطقة)
رسم بياني شريطي أفقي يوضح توزيع الطلبات:
2. TOP 10 COMPLAINT TYPE (أكثر 10 أنواع شكاوى)
رسم بياني شريطي أفقي يعرض أكثر الشكاوى شيوعاً:
---
- تحليل الطلبات حسب التاريخ والمنطقة
1. REQUESTS BY DATE (الطلبات حسب التاريخ)
رسم بياني خطي متعدد يتتبع الطلبات عبر الأسابيع في شهر أكتوبر (الأسابيع 40-44):
-
الملاحظات:
- جميع الأيام تبدأ من نقطة صفر في الأسبوع 40
- ارتفاع تدريجي في الطلبات عبر الأسابيع
- السبت والأربعاء يسجلان أعلى الطلبات
- الأحد يسجل أقل عدد من الطلبات
**الفلاتر المتاحة:**
- Month_Name (اسم الشهر): October (أكتوبر)
- Week of Year (أسبوع السنة)
---
2. AVG RESOLUTION HOURS BY BOROUGH (متوسط ساعات الحل حسب المنطقة)
رسم بياني شريطي أفقي يوضح:
-الفلتر المتاح: تحليل تجاوز اتفاقية مستوى الخدمة (SLA)
OVER SLA COUNT BY AGENCY (عدد التجاوزات حسب الوكالة)
رسم بياني شريطي أفقي يعرض الوكالات الحكومية التي تجاوزت اتفاقية مستوى الخدمة:
**الفلاتر المتاحة:**
- Over-SLA_Flag (علامة تجاوز SLA)
- Agency (الوكالة)
---
- الخلاصة والإنجازات
-ما حققته في هذا المشروع:
تنظيف شامل للبيانات: قمت بتطبيق 19 خطوة معالجة في Power Query
إنشاء حقول محسوبة: أضفت 10+ أعمدة جديدة للتحليل المتقدم
تحسين جودة البيانات:ضمنت دقة 100% من خلال التحقق والتنقية
تسريع التحليل:جعلت البيانات جاهزة للاستخدام الفوري
توفير أبعاد تحليلية: مكنت فريق التحليل من رؤى أعمق
---
##التأثير على لوحة المعلومات:
كل المؤشرات والرسوم البيانية في اللوحة تعتمد على البيانات النظيفة التي قمت بإعدادها:
- مؤشرات الأداء (KPIs) تستخدم حقول Resolution Hours و Over-SLA Flag
- التحليل الزمني يعتمد على Month Name, Day Name, Week of Year
- التصفية بالفترات الزمنية تستخدم حقل Time Slot الذي أنشأته
- قياس الأداءيعتمد على حقول الحل والأيام المحسوبة
---
هذه لوحة معلومات احترافية توفر رؤية شاملة لنظام طلبات الخدمة 311 في مدينة نيويورك، وأنا فخور بمساهمتي في تنظيف وإعداد البيانات التي جعلت هذا التحليل ممكناً ودقيقاً.