Sales Data Analysis With Excel And SQL

? أهداف المشروع

تحليل إجمالي المبيعات والإيرادات.

قياس أداء المنتجات والفروع.

متابعة أداء فريق المبيعات.

تحليل سلوك العملاء وأنماط الشراء.

قياس الربحية وتحديد فرص التحسين.

? مراحل العمل

1️⃣ تنظيم وتنظيف البيانات

مراجعة وتنسيق قاعدة البيانات.

إزالة التكرارات والأخطاء.

توحيد صيغ التواريخ والعملات.

استخدام Power Query لمعالجة البيانات تلقائيًا.

2️⃣ تحليل المبيعات

إنشاء Pivot Tables لتحليل:

المبيعات حسب المنتج.

المبيعات حسب المنطقة أو الفرع.

المبيعات حسب المندوب.

تحليل الاتجاهات الشهرية والسنوية.

مقارنة الأداء بين الفترات (Growth Rate).

3️⃣ تحليل العملاء

تصنيف العملاء حسب حجم الشراء.

تحديد أفضل العملاء من حيث الإيرادات.

تحليل متوسط قيمة الطلب (Average Order Value).

دراسة تكرار الشراء.

4️⃣ تحليل الأرباح

حساب صافي الربح لكل عملية بيع.

تحليل هامش الربح.

قياس تأثير الخصومات على الأداء المالي.

? لوحة المتابعة (Dashboard)

تم تصميم Dashboard تفاعلية تحتوي على:

مؤشرات أداء رئيسية (إجمالي المبيعات – عدد العمليات – متوسط قيمة الطلب – صافي الربح).

رسوم بيانية ديناميكية.

Slicers لتصفية البيانات حسب التاريخ أو الفرع أو المنتج.

تقارير شهرية جاهزة للمشاركة مع الإدارة.

? الأدوات المستخدمة

Pivot Tables & Charts

Power Query

دوال متقدمة (SUMIFS – IF – XLOOKUP)

Conditional Formatting

Data Validation

? نتائج المشروع

تحسين سرعة إعداد التقارير.

دعم اتخاذ القرار بناءً على بيانات دقيقة.

تحديد المنتجات الأعلى ربحية.

اكتشاف فرص زيادة المبيعات وتقليل التكاليف.