تحليل الطلب والمخزون باستخدام Power BI وPython

مشروع تحليلي متكامل لتوقع الطلب وتحليل مخاطر المخزون باستخدام بيانات واسعة النطاق تضم 50 ألف سلسلة زمنية للمنتجات والمتاجر.

استخدمت SQL وPython للتحقق من جودة البيانات، وتجهيزها، وتحليلها، وبناء الخصائص، ومقارنة نماذج التوقع. ساعد النهج النهائي على تحسين مقياس WAPE من 33.99% إلى 28.40%.

صممت لوحة Power BI من أربع صفحات لعرض مؤشرات الأداء، ودقة التوقعات، ومخاطر نفاد المخزون، والتحليل التفصيلي للمنتجات والمتاجر، مع تحديد الحالات التي تحتاج إلى متابعة وتدخل تشغيلي.

خدمات يمكنني تنفيذها في مشروعات مشابهة:

• تنظيف وتحليل بيانات المبيعات والطلب والمخزون

• إنشاء مؤشرات أداء للمبيعات والمخزون

• تحليل مخاطر نفاد أو تكدس المخزون

• إعداد توقعات الطلب عند توفر بيانات زمنية مناسبة

• تصميم لوحات Power BI لمتابعة الأداء والمخاطر

يتم تحديد التكلفة والمدة بعد مراجعة حجم البيانات، وعدد الجداول، ومستوى التنظيف، والمخرجات المطلوبة.