تحليل بيانات متجر Super Store

مش كل المبيعات العالية معناها أرباح! 🚨 إزاي قدرت أكتشف نزيف أرباح بقيمة $156K وأعمل محاكاة لسيناريوهات المبيعات؟

في مشروعي الأخير لتحليل بيانات Super Store، الأرقام الظاهرية كانت بتعكس مبيعات ممتازة بـ $2.3M، لكن بمجرد بناء Interactive Power BI Dashboard والتعمق في الـ Data Modeling، ظهرت التفاصيل الحقيقية للـ Profitability! 📊

📌 1. تشخيص الخسائر المباشرة (Loss Diagnosis):

كشف الـ Loss Analysis عن وجود أكتر من 150 Loss-Making Products تسببت في استنزاف أرباح بقيمة -$156.13K.

التخلص من الخسائر دي أو معالجتها كفيل برفع صافي أرباح المتجر تلقائياً من $286K إلى $442.5K (زيادة بنسبة +54.5%).

📌 2. محاكاة سيناريوهات المبيعات (What-IF Sales Analysis):

عشان أقدم حل عملي لمتخذ القرار، بنيت Dynamic What-IF Model باستخدام الـ Parameters.

الهدف منه قياس مرونة المبيعات؛ يعني لو غيّرنا نسبة الخصم بنسبة معينة، المبيعات المتوقعة (Sales IF) هتتأثر إزاي؟

النموذج أثبت إن إعادة هيكلة الخصم تقدر ترفع المبيعات الإجمالية من $2.30M لتصل إلى $2.53M.

📌 3. التنفيذ التقني (Tech Stack & Execution):

Advanced DAX & Data Modeling: لحساب التغير السنوي (YoY Growth) وتصنيف المنتجات الخاسرة ديناميكياً.

What-IF Parameters: لتوفير Interactive Slider بيسمح للمستخدم بتجربة سيناريوهات خصم مختلفة وملاحظة تأثيرها المباشر على المبيعات.

UI/UX & Storytelling: تطبيق Custom Tooltips، وConditional Formatting، وPage Navigation لسهولة التنقل واكتشاف الـ Insights.

المشروع ده كان تطبيق عملي لكيفية تحويل الـ Raw Data لقرارات استراتيجية بتوقف هدر الأرباح وتحدد مستهدفات المبيعات القادمة. 📈