Country Data Comparison

1) تنظيف البيانات وتجهيزها (Power Query)

استبعاد الكيانات اللي مش دول فعلية، وتقليل الأعمدة من 45 إلى 22 عمودًا.

التعامل مع القيم المفقودة كـ Null بدل 0 عشان المتوسطات تفضل دقيقة.

توحيد أسماء حوالي 20 دولة عشان تظهر صح على الخرائط.

الإبقاء على القيم المتطرفة الحقيقية (Outliers) بدل حذفها.

النتيجة: 229 دولة جاهزة للتحليل.

2) نمذجة البيانات (Data Modeling & DAX)

أعمدة محسوبة لتصنيف الدول حسب مستوى التنمية والناتج المحلي والسكان والنمو، وتقسيمها لـ 7 مناطق جغرافية حسب تصنيف البنك الدولي.

مقاييس DAX: Trade Balance وPopulation Density وCountry GDP Rank.

Dynamic Insight Card بتكتب جملة تحليلية تلقائيًا حسب الدولة اللي المستخدم يختارها.

3) صفحات اللوحة

Executive Overview: مؤشرات رئيسية (KPIs) وخريطة تفاعلية للناتج المحلي، وأعلى 10 اقتصادات، وتوزيع السكان على المناطق.

Health Analysis: العلاقة بين الدخل والصحة، ومعدلات المواليد والوفيات، ووفيات الرضع.

Country Detail: صفحة تفصيلية لأي دولة عن طريق Drill-through، بتقارن الدولة بمتوسط منطقتها والمتوسط العالمي.

Economic Performance: الصادرات والواردات، والتضخم، ومعدلات النمو.

أهم النتائج

أكبر 5 اقتصادات بتمثل حوالي 51% من إجمالي الناتج المحلي في البيانات.

ارتباط قوي بين دخل الفرد والعمر المتوقع (حوالي 0.73).

ارتباط عكسي قوي بين وفيات الرضع والعمر المتوقع (حوالي -0.89).

حوالي 69% من الدول عندها عجز تجاري.

الدول اللي تضخمها أعلى من 10% متوسط العمر المتوقع فيها حوالي 58 سنة، مقابل حوالي 72 سنة في باقي الدول.

الأدوات: Power BI, Power Query, DAX