Power BI / Data Analyst

Project: National Clothing Company – Sales & Customer Analytics Dashboard

Project Overview

قمت بتطوير Dashboard تفاعلية لتحليل أداء شركة ملابس تعمل على مستوى الولايات المتحدة، بهدف فهم سلوك العملاء، تحليل المبيعات، وتقييم العلاقة بين الدخل المتوقع للعملاء ومعدلات الشراء.

Business Objective

تحليل المبيعات عبر الزمن.

دراسة توزيع العملاء حسب العمر والموقع الجغرافي.

تحديد الولايات الأعلى والأقل أداءً.

فهم تأثير الدخل المتوقع على حجم المشتريات.

تقديم مؤشرات تساعد الإدارة في اتخاذ قرارات تسويقية أكثر دقة.

Data Analysis Performed

1. Customer Analysis

تحليل بيانات 1000 عميل من خلال:

توزيع العملاء حسب الفئة العمرية.

متوسط عمر العملاء.

الولايات التي تحتوي على أكبر عدد من العملاء.

تحديد العميل صاحب أعلى دخل متوقع.

تحليل توزيع العملاء جغرافيًا على الخريطة.

2. Sales Analysis

تحليل إجمالي المبيعات اليومية خلال الفترة الزمنية المحددة.

اكتشاف فترات الذروة والانخفاض في المبيعات.

مقارنة أداء الولايات المختلفة.

3. Income Analysis

تصنيف العملاء إلى شرائح دخل مختلفة.

حساب متوسط الدخل المتوقع.

دراسة توزيع العملاء داخل كل شريحة دخل.

عرض متوسط الدخل المتوقع حسب الولاية.

4. Correlation & Predictive Analysis

تم إجراء تحليل إحصائي لدراسة العلاقة بين:

Predicted Income (الدخل المتوقع)

Last 6 Months Purchases (مشتريات آخر 6 أشهر)

النتائج:

معادلة الانحدار الخطي:

Y=0.01X−722.31

معامل الارتباط (Correlation):

0.78

وهو ما يشير إلى وجود علاقة إيجابية قوية نسبيًا بين دخل العميل المتوقع وقيمة مشترياته.

تم استخدام Scatter Plot مع Trend Line لتوضيح العلاقة.

Dashboard Features

Interactive Filters

Date Range Filter

State Filter

Age Group Filter

Income Group Filter

مما يسمح للمستخدم بتحليل البيانات من زوايا مختلفة.

KPIs

Total Customers

Average Predicted Income

Average Purchases

Average Customer Age

Product Rating

Visualizations

Scatter Plot

Time Series Chart

Bar Charts

Stacked Bar Charts

Geographic Maps

KPI Cards

Detail Tables

Key Insights

الفئة العمرية 35–44 تمثل أكبر شريحة من العملاء.

توجد علاقة قوية بين زيادة الدخل المتوقع وزيادة الإنفاق الشرائي.

بعض الولايات تحقق أداءً أعلى من غيرها من حيث عدد العملاء والمبيعات.

أغلب العملاء يتركزون في شرائح الدخل المتوسطة.

المبيعات تظهر قممًا موسمية يمكن الاستفادة منها في التخطيط للحملات التسويقية