تحليل مبيعات

في هذا المشروع، قمت بتحويل بيانات مبيعات خام ومعقدة لمتجر تجاري إلى لوحة تحكم (Dashboard) تفاعلية ذكية باستخدام برنامج Microsoft Power BI، لم مساعدة أصحاب القرار على قراءة الأرقام بدقة واتخاذ خطوات استراتيجية لزيادة الأرباح.

مراحل تنفيذ المشروع (من البيانات الخام إلى التقرير النهائي):

مرحلة الـ ETL وتنظيف البيانات (Power Query):

استيراد الجداول ومعالجة جودة البيانات لضمان خلوها من الأخطاء بنسبة 100%.

استخدام تقنيات متقدمة مثل خاصية Fill Down لإصلاح ومعالجة القيم المفقودة في روابط صور المنتجات (Image URLs) لضمان اكتمال العرض المرئي.

ضبط أنواع البيانات (Data Types) للفئات، الأكواد، والأسعار.

نمذجة البيانات (Data Modeling):

بناء علاقات برمجية صحيحة (Relationships) بين جدول أبعاد المنتجات (Products Dimension) وجداول المبيعات والطلبات لتسهيل الفلترة الديناميكية.

التصميم وبناء المؤشرات (Dashboard Design):

تصميم لوحة تحكم تفاعلية واضحة ومريحة للعين تركز على أهم مؤشرات الأداء (KPIs) مثل: إجمالي المبيعات، صافي الأرباح، قيم الخصومات، وتكاليف الشحن والضرائب.

توزيع الرسوم البيانية بذكاء لعرض: المبيعات حسب النطاق الجغرافي (Region)، سلوك الشراء حسب الجنس (Gender)، وتحليل اتجاه المبيعات عبر السنوات (Trend Analysis).

إدراج فلاتر ذكية (Slicers) تتيح للمستخدم تصفية البيانات بضغطة زر حسب: نوع العميل (أونلاين/تجزئة)، الفئة الرئيسية، المنطقة، وشركة الشحن.

أهم الرؤى (Insights) التي يقدمها هذا التقرير للمتجر:

تحديد عام 2017 كأعلى الأعوام مبيعاً بنسبة نمو قياسية مقارنة بالسنوات السابقة.

معرفة المناطق الجغرافية الأكثر تحقيقاً للمبيعات (مثل المنطقة الغربية West) لتركيز الحملات التسويقية فيها.

دراسة التناسب الطردي بين حجم المبيعات وعدد الطلبات السنوية لوضع خطط تسعيرية وعروض أفضل.

الأدوات والتقنيات المستخدمة:

Power BI (Power Query Editor, Data Modeling)

لغة DAX لحساب المؤشرات المالية.