1️⃣ Sales Data Analysis & Business Insights using SQL

في هذا المشروع قمت بتحليل بيانات المبيعات باستخدام **SQL Server** لاستخراج مؤشرات الأداء الرئيسية وتحويل البيانات الخام إلى معلومات قابلة للتحليل. بدأت بحساب المقاييس الأساسية مثل **إجمالي الإيرادات، تكلفة الشحن، الضرائب، والمبلغ الإجمالي المستحق** باستخدام دوال التجميع (Aggregation Functions).

بعد ذلك قمت بتحليل **اتجاهات المبيعات عبر السنوات** باستخدام دالة `YEAR()` لمعرفة تطور الإيرادات بمرور الوقت، بالإضافة إلى تحليل **المبيعات حسب الربع السنوي** باستخدام `DATEPART(QUARTER)` لاكتشاف الأنماط الموسمية في الأداء.

كما قمت بتحليل **أفضل العملاء وأقلهم إنفاقًا** باستخدام `GROUP BY` و `ORDER BY`، مما يساعد في تحديد العملاء الأكثر قيمة للشركة. بالإضافة إلى ذلك، قمت بتطبيق **تقسيم العملاء (Customer Segmentation)** باستخدام جملة `CASE` لتصنيف العملاء إلى ثلاث فئات (A، B، C) بناءً على إجمالي الإيرادات التي يحققونها.

ولفهم أداء الأعمال بشكل أعمق، استخدمت **Window Functions** مثل `LAG()` مع `CTE` لحساب **نمو الإيرادات السنوي (Year-over-Year Growth)** ومقارنة أداء كل سنة بالسنة السابقة.

بعد إتمام التحليل باستخدام SQL، قمت ببناء **لوحة معلومات تفاعلية في Power BI** لعرض النتائج بصريًا، حيث تتضمن لوحة التحكم مؤشرات الأداء الرئيسية (KPIs)، وتحليل المبيعات حسب الفئات والمنتجات، واتجاهات الإيرادات عبر الزمن، بالإضافة إلى تحليل المبيعات ربع السنوي وتقسيم العملاء.

ساهم هذا المشروع في تطوير مهاراتي في **تحليل البيانات، كتابة الاستعلامات المتقدمة في SQL، واستخدام أدوات ذكاء الأعمال لتحويل البيانات إلى رؤى تساعد في اتخاذ القرارات.**