داشبورد تحليلي لمبيعات الكتب – Power BI

90% من مشاكل الداشبورد بتحصل قبل ما تفتح Microsoft Power BI… السبب؟ البيانات نفسها!

أثناء تصميم داشبورد Bookshop Analytics اكتشفت حاجة مهمة: معظم الوقت مش في تصميم الفيجوالز، لكن في تنظيف وتحضير البيانات.

خطوات العمل:

تنظيف البيانات (Power Query)

دمج أعمدة BookID المكررة.

استبدال أكثر من 7000 قيمة NULL في Discount بـ 0.

إضافة تعليقات مفقودة بعلامة “No comment” + عمود فلاغ.

توحيد أسماء الصيغ (paperback / Paperback / PAPERBACK).

تحويل البيانات

إنشاء أعمدة جديدة تجيب أسئلة الأعمال: Quarter، Final Price، Author Full Name، Format Group.

قاعدة: إذا العمود مش بيجاوب على سؤال تجاري → مش محتاجه في الموديل.

نمذجة البيانات

بناء Star Schema: Fact Tables (Sales، Ratings، Checkouts) + Dimension Tables (Books، Authors، Publishers…).

التحقق من كل العلاقات لضمان دقة الحسابات.

الداشبورد النهائي

صفحتين مركزتين: Executive Overview وInsights.

كل فيجوال له هدف تحليلي واضح.

أهم النتائج:

Q3 ساهمت بـ 39% من الإيرادات.

كتاب واحد أنتج 13% من إجمالي الإيرادات.

USA = 85% من الإيرادات.

كتاب بتقييم 4.54★ لكنه حقق مبيعات قليلة.

الدرس الحقيقي:

الناس بتحب تتكلم عن DAX وتصميم الفيجوالز، لكن الشغل الحقيقي في:

تنظيف البيانات الفوضوية

تصحيح العلاقات

بناء الموديل الصح

البيانات النظيفة مش بس بتحسن الداشبورد… دي بتخليه يقول الحقيقة.