تقرير تحليلي تفاعلي متكامل يتكون من ثلاث صفحات مصممة باحترافية لتشخيص أداء قطاع الطيران. يهدف المشروع إلى تتبع ملايين الرحلات الجوية، قياس معدلات الانضباط (On-Time Performance)، وإجراء تحليل عميق للأسباب الجذرية (Root Cause Analysis) لتأخير أو إلغاء الرحلات، مما يساعد شركات الطيران وإدارات المطارات على اتخاذ قرارات تشغيلية لتقليل الخسائر وتحسين تجربة المسافرين.
الصفحة الأولى: النظرة العامة (Overview Dashboard)
الهدف: توفير ملخص تنفيذي للإدارة العليا عن حالة الرحلات الجوية.
أبرز التحليلات:
بطاقات أداء (KPIs) توضح إجمالي الرحلات (قرابة 2 مليون رحلة)، الرحلات المتأخرة، والملغاة، ونسبة الانضباط (OTP).
مخطط مركب (Combo Chart) يتتبع حجم الرحلات ومعدل التأخير عبر أشهر السنة لاكتشاف المواسم الحرجة.
تحديد المسارات الجوية (Routes) الأكثر ازدحاماً وتأثيراً على حركة الطيران.
الصفحة الثانية: تحليل الأسباب الجذرية (Root Cause Dashboard)
الهدف: الغوص في البيانات لمعرفة "لماذا" تتأخر الرحلات ومن هو المسؤول الحقيقي.
أبرز التحليلات:
قياس إجمالي دقائق التأخير والتأثير النسبي لكل من (أعطال الطائرات، وشركات الطيران).
مخطط شريطي مكدس (Stacked Bar Chart) يوزع مسؤولية التأخير لكل شركة طيران (عوامل جوية، أمنية، أعطال، إلخ).
استخدام مخطط التشتت (Scatter Plot) لاختبار العلاقة بين مسافة الرحلة ومتوسط التأخير.
شجرة تحليل جذرية (Decomposition Tree) لتتبع مسار دقائق التأخير من الشركة إلى السبب المباشر.
الصفحة الثالثة: الرؤى التشغيلية والنتائج (Conclusion Dashboard)
الهدف: استخراج رؤى قابلة للتنفيذ (Actionable Insights) تخص كفاءة المطارات وأفضل أوقات السفر.
أبرز التحليلات:
تقييم أداء المطارات من خلال قياس إجمالي تأخيرات الإقلاع (Taxi-Out Time) لكل مطار.
خريطة حرارية (Heatmap) ذكية توضح أفضل وأسوأ الأيام للسفر عبر أشهر السنة بناءً على معدلات التأخير، وهي أداة ممتازة لتوجيه العملاء.
تتبع متوسط وقت الطيران ووقت الانتظار على المدرج على مدار العام.
تم بناء هذا المشروع بالكامل باستخدام Power BI و python ، وتضمن العمل معالجة كميات ضخمة من البيانات (Big Data)، تصميم واجهة مستخدم (UI/UX) تعتمد على أزرار التنقل (Bookmarks & Buttons)، واستخدام تحليلات متقدمة لربط المتغيرات ببعضها.