sales

وصف المشروع – لوحة تحكم تحليل المبيعات والأرباح (Sales & Profit Dashboard)

نظرة عامة

تم تطوير لوحة تحكم تفاعلية باستخدام Power BI لتحليل أداء المبيعات والأرباح، مع التركيز على مقارنة الأداء الحالي بالفترة السابقة (Previous Year)، وتحليل النتائج عبر الفئات المختلفة، والمناطق، والمدن، والفئات الفرعية. تساعد اللوحة متخذي القرار على متابعة الأداء واكتشاف أكثر المنتجات والمناطق ربحية.

مميزات لوحة التحكم

مؤشرات وتحليلات الأداء

تعرض اللوحة مجموعة من الرسوم البيانية التفاعلية التي تساعد على فهم أداء المبيعات والأرباح من زوايا مختلفة، وتشمل:

تحليل العلاقة بين المبيعات والأرباح: مخطط مبعثر (Scatter Chart) يوضح العلاقة بين حجم المبيعات والأرباح لكل فئة من فئات المنتجات، مما يساعد في تحديد الفئات ذات الأداء المرتفع أو المنخفض.

مؤشر مبيعات عام (Sales Gauge): يعرض إجمالي المبيعات المحققة مقارنة بالهدف المحدد، مما يوفر نظرة سريعة على مستوى تحقيق المستهدف.

اتجاه الأرباح بمرور الوقت: رسم بياني خطي يقارن الأرباح الحالية بالأرباح خلال العام السابق (Profit vs Profit PY)، مما يسهل متابعة التغيرات الشهرية وتحليل الأداء بمرور الزمن.

الأرباح حسب الفئة (Category): مقارنة الأرباح بين الفئات الرئيسية مثل Technology وOffice Supplies وFurniture لتحديد الفئة الأعلى ربحية.

الصفحة الثانية

تتضمن تحليلات أكثر تفصيلاً، وتشمل:

تحليل مساهمة كل فئة في الأرباح: باستخدام مخطط Waterfall لقياس تأثير كل فئة على إجمالي الأرباح.

مقارنة الأرباح الحالية بالعام السابق حسب الفئات الفرعية: يوضح أداء كل Sub-Category وتغير الأرباح مقارنة بالفترة السابقة.

تحليل المبيعات حسب الفئة والفئة الفرعية: باستخدام Treemap لعرض حجم المبيعات وتوزيعها بين مختلف المنتجات.

تحليل الأداء حسب المنطقة (Region): مقارنة بين المبيعات والأرباح في المناطق المختلفة (West، East، South، Central) لتحديد أفضل المناطق أداءً.

الأرباح حسب المدينة: ترتيب المدن وفقًا للأرباح المحققة لتحديد المدن الأعلى مساهمة في أرباح الشركة.

الأدوات والتقنيات المستخدمة

Power BI

Power Query

Data Modeling

DAX Measures

Data Visualization

Interactive Dashboard Design

القيمة التي يقدمها المشروع

تساعد لوحة التحكم في تحليل أداء المبيعات والأرباح من عدة جوانب، ومقارنة النتائج مع العام السابق، وتحديد الفئات والمنتجات والمناطق والمدن الأكثر تحقيقًا للأرباح، مما يدعم اتخاذ قرارات مبنية على البيانات ويساعد في تحسين الأداء التجاري.