داشبورد Power BI تفاعلي لتحليل المنتجات والمبيعات Amazon مع KPIs وتحليل الأسباب الجذرية

قمت ببناء داشبورد تفاعلي لتحليل بيانات منتجات منصة Amazon باستخدام Power BI، بهدف فهم أداء المنتجات، سلوك العملاء، وتأثير الخصومات على التقييمات والمبيعات.

بدأت المشروع بمرحلة تنظيف البيانات (Data Cleaning) ومعالجة القيم غير الدقيقة والتأكد من جودة البيانات، ثم قمت ببناء نموذج بيانات وتحليل عدد كبير من السجلات (High-volume dataset) لاستخراج مؤشرات دقيقة تساعد في اتخاذ القرار.

أهم ما يقدمه المشروع:

تحليل إجمالي الإيرادات (Total Revenue)

تحليل عدد التقييمات ومتوسط التقييم (Rating Count & AVG Rating)

دراسة العلاقة بين نسبة الخصم والتقييمات

تحليل التقييمات حسب الفئات (Categories)

تحليل الأسعار بعد الخصم مقابل نسبة الخصم

استخدام Root Cause Analysis لفهم أسباب اختلاف التقييمات بين المنتجات

الأدوات والتقنيات المستخدمة

Power BI

Data Cleaning & Data Preprocessing

استخدام مكثف لـ DAX

إنشاء Measures & KPIs احترافية

تصميم Interactive Dashboards

استخدام Root Cause Analysis (Decomposition Tree)

إنشاء علاقات بين الجداول (Data Modeling)

إضافة Dynamic Filters & Slicers

استخدام URL Links لربط المنتجات مباشرة داخلAmazon

أهم النتائج (Insights):

ارتفاع نسبة الخصم لا يعني بالضرورة الحصول على تقييمات أعلى

بعض المنتجات ذات التقييم المرتفع لا تعتمد على الخصومات بشكل كبير

لا توجد علاقة قوية مباشرة بين الخصومات وسلوك العملاء

أداء المنتجات يختلف بشكل كبير حسب الفئة وليس السعر فقط

هذا المشروع يوضح قدرتي على تحويل البيانات الخام إلى Insights قابلة للاستخدام تساعد في تحسين القرارات البيزنس.