Analysis Store

مشروع تحليل بيانات المبيعات والربحية باستخدام Power BI | Store

1. نبذة عن المشروع

قمت بتنفيذ مشروع تحليل بيانات متكامل باستخدام Microsoft Power BI لتحليل أداء متجر Superstore، بهدف فهم أداء المبيعات والمنتجات والعملاء، وتقييم الربحية، وتحليل تأثير الخصومات على الأرباح، ودراسة معدلات إرجاع الطلبات.

اعتمدت في تنفيذ المشروع على مجموعة من مراحل تحليل البيانات، بداية من تنظيف البيانات وتجهيزها، مرورًا بدمج الجداول وبناء العلاقات بينها، وصولًا إلى إنشاء المقاييس الحسابية وتصميم تقرير تفاعلي متعدد الصفحات يساعد على اكتشاف المشكلات واستخراج رؤى تدعم اتخاذ القرارات المبنية على البيانات.

2. فهم البيانات واستكشافها (Data Understanding)

بدأت باستكشاف البيانات وفهم طبيعة الجداول والأعمدة الموجودة بها، من خلال:

- فحص الأعمدة والقيم الموجودة في كل جدول.

- فهم معنى المتغيرات ومدى ارتباطها بأهداف التحليل.

- تحديد البيانات المطلوبة لتحليل المبيعات والأرباح والخصومات والعملاء والطلبات المرتجعة.

- استكشاف العلاقات المحتملة بين المتغيرات لتحديد المؤشرات التي تساعد على تقييم أداء المتجر.

3. تنظيف البيانات وتحويلها (Data Cleaning & Transformation)

استخدمت Power Query لتجهيز البيانات وتحسين جودتها قبل البدء في التحليل، من خلال:

- مراجعة البيانات وتنظيفها وتجهيزها للتحليل.

- فحص الأعمدة والقيم للتأكد من ملاءمتها للاستخدام في الحسابات والتحليلات.

- استخدام Merge Queries لدمج الجداول ونقل المعلومات المطلوبة من جدول إلى آخر بناءً على الأعمدة المشتركة.

- تجهيز البيانات اللازمة لتحليل الطلبات المرتجعة وربطها ببيانات الطلبات الأساسية.

- إعداد الجداول لتكون مناسبة لبناء نموذج البيانات.

4. بناء نموذج البيانات والتحقق من العلاقات (Data Modeling)

بعد تجهيز البيانات، عملت على بناء نموذج البيانات داخل Power BI، من خلال:

- إنشاء العلاقات بين الجداول وفقًا للمفاتيح المشتركة بينها.

- مراجعة العلاقات والتأكد من صحتها بما يتناسب مع طبيعة البيانات.

- التحقق من اتجاهات التصفية والعلاقات المستخدمة لضمان ظهور النتائج بصورة صحيحة.

- تجهيز نموذج البيانات لدعم التحليلات والمقاييس المختلفة داخل التقرير.

5. إنشاء الحسابات والمقاييس باستخدام DAX

استخدمت لغة DAX لإنشاء الحسابات المطلوبة وتحويل البيانات إلى مؤشرات قابلة للتحليل، من خلال:

- إنشاء جداول محسوبة باستخدام DAX عند الحاجة إلى تنظيم البيانات أو إعداد جداول مساعدة للتحليل.

- إنشاء أعمدة محسوبة لاستخراج معلومات إضافية تساعد على تصنيف البيانات وتحليلها.

- إنشاء Measures لحساب مؤشرات الأداء الرئيسية وتحليل المبيعات والأرباح والخصومات والطلبات المرتجعة.

- حساب نسبة إرجاع الطلبات لدعم تقييم مستوى المرتجعات.

- استخدام المقاييس الحسابية لعرض النتائج بصورة ديناميكية تتفاعل مع عوامل التصفية داخل التقرير.

6. تصميم التقرير التفاعلي (Interactive Report Development)

صممت تقريرًا متكاملًا في Power BI يتكون من عدة صفحات، بحيث تتناول كل صفحة جانبًا محددًا من أداء المتجر، مع تنظيم المعلومات تدريجيًا من النظرة العامة إلى التحليلات التفصيلية.

الصفحة الأولى: النظرة العامة (Overview)

تقدم ملخصًا شاملًا لأداء المتجر، من خلال عرض أهم مؤشرات الأداء الرئيسية (KPIs) والرسوم البيانية التي تساعد على فهم الوضع العام للمبيعات والأرباح والطلبات.

تهدف الصفحة إلى تقديم صورة سريعة عن أداء المتجر، مع تسهيل الانتقال إلى التفاصيل الموجودة في الصفحات الأخرى.

الصفحة الثانية: تحليل المبيعات والمنتجات (Sales & Product Analysis)

ركزت على تحليل أداء المبيعات والمنتجات، من خلال:

- مقارنة أداء المبيعات بين الفئات والمنتجات.

- تحديد المنتجات والفئات التي تحقق مستويات مبيعات مختلفة.

- استكشاف الأنماط التي تساعد على فهم أداء المنتجات.

- مقارنة حجم المبيعات بالربحية لتكوين صورة أكثر دقة عن الأداء التجاري.

الصفحة الثالثة: تحليل الأرباح والخصومات (Profit & Discount Analysis)

خصصت هذه الصفحة لدراسة الربحية وعلاقتها بالخصومات، من خلال:

- تحليل الأرباح وتحديد المنتجات التي تحقق أرباحًا أو خسائر.

- دراسة مستويات الخصم وعلاقتها بالأداء المالي.

- اكتشاف وجود ارتباط بين الخصومات المرتفعة وانخفاض الربحية في بعض المنتجات.

- إبراز أهمية تقييم سياسة الخصومات بناءً على تأثيرها على الأرباح، وليس حجم المبيعات وحده.

الصفحة الرابعة: تحليل العملاء والمناطق الجغرافية (Customer & Geographic Analysis)

ركزت على فهم توزيع العملاء والأداء الجغرافي، من خلال:

- تحليل توزيع العملاء حسب المناطق الجغرافية.

- مقارنة أداء المبيعات بين الولايات والمدن.

- تحديد المناطق التي تحقق مستويات مبيعات مرتفعة.

- مقارنة أداء المبيعات بالربحية لاكتشاف المناطق التي تحتاج إلى مزيد من التحليل.

- دراسة توزيع الطلبات المرتجعة والاستفادة منه في تقييم أداء المتجر.

7. اكتشاف المشكلات واستخراج الرؤى (Insights & Problem Identification)

من خلال تحليل البيانات وبناء المؤشرات، ركزت على اكتشاف المشكلات التي تؤثر على أداء المتجر، ومن أبرزها:

- وجود منتجات تحقق أرباحًا سالبة.

- ارتباط الخصومات المرتفعة بانخفاض الربحية في بعض المنتجات.

- أهمية تحليل الطلبات المرتجعة وقياس نسبتها لفهم تأثيرها المحتمل على أداء المتجر.

- ضرورة تقييم الأداء الجغرافي وأداء المنتجات بالاعتماد على الربحية إلى جانب المبيعات.

9. الأدوات والتقنيات المستخدمة

- Microsoft Power BI

- Power Query

- Merge Queries

- Data Cleaning & Transformation

- Data Modeling & Relationships

- DAX

- Calculated Tables

- Calculated Columns

- Measures

- KPIs

- Interactive Reports

- Data Visualization

- Business Insights & Recommendations