University Dataset

1. نوع العمل

بناء نموذج بيانات متقدم (Advanced Data Modeling).

العمل هنا لا يعتمد على الإكسيل التقليدي، بل يستخدم أدوات تحليل البيانات الضخمة (Power BI Stack inside Excel) لربط مصادر بيانات متعددة وتحويلها إلى تقارير استباقية.

2. ميزات العمل

معالجة البيانات الضخمة (Big Data Handling): بفضل Power Query، يمكن للملف التعامل مع مئات الآلاف من السطور دون أن يتأثر الأداء أو سرعة الملف.

الربط الذكي للجداول (Data Relationship): استخدام Power Pivot لعمل علاقات (Relationships) بين جداول المبيعات، المخازن، والبيانات الأكاديمية دون الحاجة لدوال VLOOKUP المرهقة، مما يمنع حدوث أخطاء البشرية.

مقاييس مخصصة (DAX Measures): كتابة معادلات لغة DAX المعقدة لاستخراج مؤشرات أداء (KPIs) متقدمة، مثل "معدل النمو الشهري" أو "المتوسط المتحرك"، وهي ميزات لا تتوفر في الإكسيل العادي.

تحديث بضغطة زر (One-Click Refresh): بمجرد تغيير البيانات في المصدر، يقوم Power Query بإعادة تنفيذ خطوات التنظيف والدمج تلقائياً.

3. طريقة التنفيذ (Methodology)

المشروع تم تنفيذه باستخدام دورة حياة البيانات الاحترافية (ETL Process):

أولاً: مرحلة الاستخراج والتحويل (Extract & Transform - Power Query):

قمت بربط مصادر البيانات الخام وتنظيفها (Cleaning) آلياً.

إزالة القيم المكررة، تغيير أنواع البيانات، وإضافة أعمدة مخصصة لتجهيز البيانات للتحليل.

ثانياً: مرحلة نمذجة البيانات (Data Modeling - Power Pivot):

إنشاء "نموذج بيانات" (Data Model) يربط الجداول المختلفة ببعضها (One-to-Many Relationships).

ثالثاً: مرحلة العرض البصري (Visualization):

استخراج النتائج من النموذج إلى جداول محورية (Pivot Tables) مرتبطة بـ Power Pivot.

تصميم الـ Dashboard التفاعلي الذي يظهر في الصور، مع التأكد من أن كل "Slicer" يتحكم في النموذج بالكامل.