Super store dashboard

## نظرة عامة على المشروع

قمت بتصميم وتطوير لوحة معلومات تفاعلية وشاملة لتحليل مبيعات متجر (Superstore) باستخدام Power BI، بهدف دعم اتخاذ القرارات الإدارية وتحليل الأداء المالي والتشغيلي.

## الخطوات والمنهجية المتبعة

1. تنظيف البيانات وتحويلها (Data Cleaning & Transformation)

- استيراد البيانات الخام ومعالجتها باستخدام Power Query Editor.

- تنظيف البيانات ومعالجة القيم المفقودة.

- ضبط أنواع البيانات لضمان دقة التحليل وتحسين الأداء.

2. نمذجة البيانات والتحليل الزمني (Data Modeling & Time Intelligence)

- تصميم نموذج بيانات منظم وإنشاء العلاقات المناسبة بين الجداول.

- إنشاء جدول تاريخ مخصص (Date Table) لدعم التحليلات الزمنية.

- بناء تسلسل هرمي للتاريخ (Date Hierarchy) لتحليل البيانات عبر فترات زمنية مختلفة.

3. المقاييس المتقدمة باستخدام DAX (Advanced DAX & Metrics)

- إنشاء مقاييس DAX لحساب مؤشرات الأداء الرئيسية (KPIs)، بما يشمل:

- إجمالي المبيعات (Total Sales).

- إجمالي الأرباح (Total Profit).

- هامش الربح (Profit Margin %).

- الإجمالي التراكمي (Running Total).

- معدل النمو السنوي (Year-over-Year Growth – YoY).

- إنشاء أعمدة محسوبة (Calculated Columns) لتصنيف الربحية وتحليل تأخيرات الشحن.

4. تصور البيانات وتصميم لوحة المعلومات (Data Visualization & Dashboard Design)

- **صفحة التحليل التنفيذي (Executive Analysis):** تصميم ملخص شامل يتيح للإدارة متابعة الإيرادات وهوامش الربح والاتجاهات عبر الفترات الزمنية.

- **صفحة تحليل المنتجات (Product Analysis):** تحليل ربحية المنتجات والفئات المختلفة وتحديد المنتجات الأعلى أداءً.

5. التفاعلية وتجربة المستخدم (Interactivity & UX Features)

- إضافة أدوات تصفية تفاعلية (Slicers) تتيح استكشاف البيانات وفقًا لمعايير مختلفة.

- تطبيق خاصية Drill-Through للانتقال من المؤشرات العامة إلى تفاصيل المعاملات بسهولة.