تنظيف البيانات ب python ثم نقلها ل power bi لتصميم dashboard

تطوير حل تحليلي متكامل وشامل لمنصة الدفع الإلكتروني NileFlow Pay، يهدف إلى تحويل البيانات المالية الضخمة إلى رؤى استراتيجية تفاعلية لتسهيل اتخاذ القرارات المبنية على البيانات (Data-Driven Decisions) وتحسين أداء العمليات المالية.

أبرز المهام والحلول المنفذة:

معالجة وتنظيف البيانات (Data Cleaning & Preparation): استخدام لغة Python (مكتبات Pandas و NumPy) لغسيل وتنظيف البيانات، معالجة القيم المفقودة، وهيكلة المخرجات بدقة عالية.

نمذجة البيانات (Data Modeling): بناء نموذج بيانات متكامل يعتمد على هيكلية Star Schema لربط جداول المعاملات، التجار، العملاء، والبيانات الجغرافية لضمان أداء سريع وسلس.

التحليلات والمقاييس المتقدمة (DAX Calculations): إنشاء معادلات DAX لحساب مؤشرات الأداء الرئيسية (KPIs) مثل: إجمالي حجم المعاملات (TPV)، معدل نجاح المعاملات، تحليل سلوك التجار والمستخدمين، ومعدلات الأخطاء.

التصميم والتجربة البصرية (Visual Analytics & UX): تصميم لوحة تحكم متعدّدة الصفحات في Power BI تتميز بـ:

واجهات تفاعلية تدعم التصفح والـ Drillthrough.

تصميم هوية وشعار مخصص (Branding) لإعطاء انطباع منتج حقيقي (Real-World Product Look).

خرائط حرارية وتحليلات جغرافية لمعرفة أصل وتوزع المعاملات.

النتائج والمخرجات:

مشروع تحليلي جاهز يعكس تجربة مالية واقعية، يتيح للإدارة العليا متابعة مؤشرات النمو، كشف الأخطاء في أوقاتها، وتحسين كفاءة عمليات الدفع.