?? Sales Dashboard – Power BI

أثناء العمل على تحليل بيانات المبيعات لاحظت أن البيانات كانت تحتوي على العديد من القيم المفقودة (NaN) وعدم اتساق في بعض الحقول، مما كان يسبب أخطاء في التحليل ويؤثر على دقة النتائج. بدأت أولًا بفحص البيانات باستخدام أدوات التحليل في Python مثل Pandas لتحديد الأعمدة التي تحتوي على قيم مفقودة ونسبة هذه القيم.

بعد تحليل المشكلة، قمت بتنظيف البيانات من خلال معالجة القيم المفقودة بطرق مختلفة حسب طبيعة كل متغير؛ فتم استبدال القيم المفقودة في بعض الأعمدة بالقيم المناسبة مثل المتوسط أو الوسيط للحفاظ على التوزيع الإحصائي للبيانات، بينما في حالات أخرى تم حذف السجلات غير الصالحة التي قد تؤثر على دقة التحليل. كما تم التحقق من القيم الشاذة وتصحيح بعض الأخطاء في تنسيق البيانات.

بعد ذلك قمت ببناء نموذج بيانات منظم يمكن استخدامه بسهولة في التحليل، ثم تم ربطه بـ Power BI لإنشاء داشبورد مبيعات تفاعلي. يوفر هذا الداشبورد تحليلات واضحة مثل تتبع اتجاهات المبيعات عبر الزمن، مقارنة أداء المناطق المختلفة، تحليل هوامش الربح، وتحديد شرائح العملاء الأكثر مساهمة في الإيرادات.

ساهمت هذه الخطوات في تحويل بيانات غير منظمة وتحتوي على مشاكل جودة إلى بيانات نظيفة وقابلة للتحليل، مما مكّن من إنشاء تقارير تفاعلية تساعد على فهم الأداء التجاري واكتشاف فرص التحسين بشكل أسرع.