(Crowdfunding Campaign Performance Dashboard)

الهدف من المشروع:

تحليل وتلخيص البيانات الضخمة المتعلقة بحملات التمويل الجماعي لمساعدة المستثمرين أو أصحاب المشاريع على فهم العوامل المؤقتة لنجاح الحملات، وتوزيع الدعم المالي، وتحديد الفئات الأكثر جاذبية للممولين.

المكونات الرئيسية للوحة التحكم في الصورة:

المؤشرات الرئيسية (KPIs Cards): عرض ذكي لملخصات البيانات الكلية الرقمية:

إجمالي الداعمين (Backers): 40 مليون شخص.

إجمالي المشاريع (Projects): 379 ألف مشروع.

المبالغ المتعهد بها (Pledged): 2.64 مليار دولار.

الهدف الإجمالي المطلوب (Total Goal): 17.21 مليار دولار.

الرسم البياني المركب (Line and Stacked Column Chart): يوضح العلاقة التفاعلية بين "إجمالي المبالغ المدفوعة" (الأعمدة) و"عدد الداعمين" (الخط البياني) مقسمة حسب الفئة الرئيسية للمشروع (Main Category) مثل الألعاب، التصميم، التكنولوجيا، والأفلام. ويظهر بوضوح تفوق قطاع الألعاب (Games) والتصميم (Design).

الفلاتر الديناميكية (Slicers):

فلتر لحالة المشروع (State): (ملغي، فاشل، مباشر، ناجح، معلق).

فلتر للفئات (Main Category): لتصفية البيانات بدقة حسب اهتمام المستخدم.

🛠️ المهارات التقنية والتحليلية المستخدمة (Skills Demonstrated)

إذا كنت تقدم هذا المشروع كجزء من سلة أعمالك (Portfolio)، فهذه هي المهارات التي يثبتها هذا العمل:

1. ذكاء الأعمال وتحليل البيانات (Business Intelligence & Data Analysis)

نمذجة البيانات (Data Modeling): ربط الجداول وتحضير البيانات للتحليل (يظهر في جانب الشاشة جدول باسم KS-Projects).

تحديد المؤشرات القياسية (KPI Identification): القدرة على استخراج أهم الأرقام التي تهم أصحاب القرار ووضعها في الصدارة.

2. تصميم وهندسة التقارير (Dashboard Design & Data Visualization)

تنسيق واجهة المستخدم (UI/UX for BI): اختيار ألوان متناسقة ومريحة للعين (التدرج الأزرق)، مع استغلال ممتاز للمساحات البيضاء لتقليل التشتت البصري.

التقارير التفاعلية (Interactive Reporting): بناء فلاتر (Slicers) تتيح للمستخدم التنقل بين البيانات بسلاسة واكتشاف الأنماط (تصفية المشاريع الناجحة مقابل الفاشلة مثلاً).

استخدام المخططات المتقدمة: دمج ميزتين في مخطط واحد (الأعمدة والخطوط) للمقارنة بين حجم التمويل وحجم التفاعل (الداعمين) في نفس الوقت.

3. مهارات تقنية متوقعة خلف الكواليس (Technical Background)

تنظيف البيانات (Power Query / ETL): تنظيف وتجهيز البيانات قبل البدء في مرحلة الرسم (التعامل مع القيم المفقودة والتصنيفات).

لغة DAX (Data Analysis Expressions): حساب المقاييس (Measures) لاستخراج إجمالي التعهدات والأهداف بصيغ مالية واضحة ($bn / M).