تحليل بيانات لمبيعات

مشروع تحليل بيانات تفاعلي تم إنشاؤه باستخدام Power BI لتحليل أداء المبيعات والأرباح لعام 2019 عبر مختلف الفروع، المدن، وخطوط المنتجات، بهدف مساعدة متخذي القرار على فهم الاتجاهات المالية وتحسين المبيعات.

أبرز المؤشرات الرئيسية (KPIs):

إجمالي المبيعات (Total Sales): $322.97K

إجمالي الربح (Gross Income): $15.38K

تكلفة البضاعة المباعة (COGS): $307.59K

العناصر والتحليلات البصرية بالتفاضيل:

مبيعات الفروع والمدن (Sales by Branch & City):

توزيع المبيعات بالتساوي تقريباً بين الفروع الثلاثة (A, B, C) والمدن المقابلة لها (Yangon, Mandalay, Naypyitaw) بنسب مقاربة لـ 33-34% لكل فرع، حيث حقق الفرع A أعلى نسبة مبيعات ($110.57K بنسبة 34.24%).

تحليل الاتجاه الشهري (Profit Trend & Gross Income by Month):

رسم بياني خطي يوضح أداء الأرباح والمبيعات عبر الأشهر الأولية (يناير، فبراير، مارس)، مع تسليط الضوء على الانخفاض الحاد في شهر فبراير والتعافي الملحوظ في شهر مارس.

المبيعات حسب الجنس (Sales by Gender):

مقارنة حجم المبيعات بين الإناث والذكور، حيث أظهرت البيانات تفوقاً طفيفاً في المبيعات الموجهة للإناث.

إجمالي الأرباح حسب خط الإنتاج (Sum of Gross Income by Product Line):

رسم بياني شريطي يُظهر توزيع الأرباح عبر فئات المنتجات المختلفة (الأغذية والمشروبات، الرياضة والسفر، الإلكترونيات، الموضة والترتيب، المستلزمات المنزلية، والصحة والجمال).

توزيع المبيعات حسب خط المنتجات (Treemap - Distribution by Product Line):

خريطة شجرية توضح المساهمة المالية لكل خط إنتاج في المبيعات الإجمالية، حيث تصدرت فئة Food and Beverages بقيمة $56.14K تليها فئة Sports and Travel بقيمة $55.12K.

الأدوات والتقنيات المستخدمة:

Power BI Desktop: لبناء وتصميم لوحة التحكم التفاعلية.

Power Query: لتنظيف وتجهيز البيانات.

DAX: لحساب المؤشرات المالية والتحليلات المخصصة (KPIs).

تصميم الواجهات (Dashboard Design): تنسيق بصري منظم يعتمد على البطاقات الرقمية، المخططات التفاعلية، ومفلترات البيانات (Slicers) لسهولة الاستكشاف حسب الشهر والسنة.