SuperStore Analysis

مشروع تحليل بيانات تجاري وسلاسل إمداد متكامل لمتجر تجزئة (SuperStore Analysis)، يهدف إلى تقييم أداء المبيعات، قياس مستويات الربحية لكل فئة منتجات، وتحليل كفاءة الشحن والتوصيل لاكتشاف الاختناقات التشغيلية وتحسين رضا العملاء.

🎯 الأهداف والتحديات:معالجة وتنظيف بيانات المبيعات والشحن الممتدة عبر قطاعات وفئات متعددة.تحديد الفئات والمنتجات التي تحقق أرباحاً مرتفعة مقابل المنتجات التي تسبب خسائر مالية لمراجعة استراتيجيات التسعير.تحليل أزمنة الشحن والتأخير حسب طريقة التوصيل لتحديد العوامل المؤثرة على جودة الخدمة التشغيلية.

🛠️ الخطوات وما تم تنفيذه:معالجة وتنظيف البيانات (Data Cleaning & ETL): استخدام Power Query لتنظيف البيانات، تعديل أنواع الحقول، وتجهيز الجدول للتحليل.إنشاء الحسابات والمؤشرات (DAX Measures): كتابة معادلات DAX لحساب إجمالي المبيعات، نسب الأرباح، ومتوسط أيام التأخير في الشحن.تصميم لوحة التحكم التفاعلية (Dashboard UI/UX):تنظيم اللوحة بشكل مودرن يضمن الفصل بين الفلاتر الجانبية والرسوم البيانية.تحليل توزيع المبيعات حسب الفئات الرئيسية (Categories) والفرعية (Sub-categories).عرض مقارنة بصرية بين حجم المبيعات وصافي الأرباح لكل فئة.قياس أداء وسلاسل التوصيل ومتوسط التأخير بالأيام بناءً على طريقة الشحن (Ship Mode).

📊 أبرز النتائج والـ Insights:سيطرة المبيعات: استحواذ فئة التكنولوجيا (Technology) على النسبة الأكبر من إجمالي المبيعات بواقع 60.16%.

تقييم الربحية: تسجيل نسبة عمليات مربحة بلغت 81.14%، مقابل 18.86% من العمليات غير المربحة التي تتطلب مراجعة هوامش أرباحها.

منتجات خاسرة: كشف التحليل عن وجود منتجات ذات مبيعات مرتفعة في فئة الأثاث (مثل الطاولات - Tables) ولكنها تسجل هامش ربح سلبي.

كفاءة الشحن: يمثل خيار الشحن العادي (Standard Class) النسبة الأكبر من الطلبات (7.3K طلب) بمتوسط تأخير 5.04 أيام، بينما حقق خيار التوصيل في نفس اليوم (Same Day) أعلى كفاءة بمتوسط تأخير 0.03 يوم.

🛠️ الأدوات والتقنيات المستخدمة (Tech Stack):Power BI (Interactive Visualizations & Dashboard Design)DAX (Calculated Measures & Business Logic)Power Query (Data Cleaning, ETL & Transformation)