Pizza Sales Performance Analysis (SQL & Power BI)

? نظرة عامة على المشروع

يهدف هذا المشروع إلى استخراج رؤى قيمة من بيانات مبيعات البيتزا لمساعدة المتجر في اتخاذ قرارات هامة مبنية على البيانات لزيادة المبيعات الإجمالية. يجمع المشروع بين استخدام لغة SQL لتحليل البيانات ومنصة Power BI للتمثيل المرئي التفاعلي.

? متطلبات العميل والمقاييس الرئيسية

يركز التحليل على عدة مقاييس حيوية للأعمال كما هو مطلوب:

1. مؤشرات الأداء الرئيسية (KPIs)

إجمالي الإيرادات: حساب صافي الربح المالي الإجمالي.

إجمالي الطلبات: العدد الكلي للطلبات التي تم إجراؤها.

إجمالي البيتزا المباعة: الكمية الإجمالية لقطع البيتزا التي تم بيعها.

متوسط قيمة الطلب: متوسط المبلغ المنفق في الطلب الواحد.

متوسط عدد البيتزا لكل طلب: نظرة فاحصة على سلوك الشراء لدى العملاء.

2. تحليل الاتجاهات (Trend Analysis)

الاتجاهات اليومية لإجمالي الطلبات: تحديد أيام الأسبوع الأكثر ازدحاماً.

الاتجاهات الساعية لإجمالي الطلبات: تحديد ساعات الذروة في حجم الطلبات.

3. تفاصيل المبيعات

نسبة المبيعات حسب فئة البيتزا: توزيع المبيعات عبر أنواع البيتزا المختلفة.

نسبة المبيعات حسب حجم البيتزا: تحليل المبيعات بناءً على الحجم (L, M, S، وغيرها).

إجمالي البيتزا المباعة حسب الفئة: توزيع حجم المبيعات لكل فئة.

4. أداء المنتجات

أفضل 5 منتجات مبيعاً: تحديد أنواع البيتزا الأكثر شعبية بناءً على إجمالي الكمية المباعة.

أسوأ 5 منتجات مبيعاً: تحديد الأنواع الأقل أداءً للمساعدة في تحسين قائمة الطعام.

?️ التنفيذ التقني

تحليل SQL

تم استخدام SQL Server للاستعلام واستخراج المقاييس الرئيسية. تضمنت أبرز النقاط في ملف PIZZA's Sales.sql ما يلي:

ربط الجداول (pizzas و order_details و pizza_types) لحساب الإيرادات وحجم المبيعات.

استخدام دالتي DATEPART و FORMAT لاستخراج الاتجاهات اليومية والساعية.

تطبيق TOP(5) و ORDER BY لتحديد المنتجات الأفضل والأسوأ مبيعاً.

لوحات بيانات Power BI

تم إنشاء تقرير تفاعلي مكون من 3 صفحات (كما هو موضح في الصور):

لوحة البيانات الرئيسية (Home): تعرض مؤشرات الأداء الرئيسية وتوزيعات الفئات والأحجام.

لوحة بيانات الطلبات (Orders): تفاصيل دقيقة حسب الأسبوع، اليوم، والشهر.

لوحة بيانات الإيرادات (Revenue): تحليل مالي معمق حسب اسم البيتزا والشهر.