Donia M.
نبذة عني
اسمى دنيا محمود درست فى كلية الذكاء الاصطناعى جامعة المنوفيه وكان تخصصى Data Science بمعدل تراكمى 3.8/4 مع التكريم بالتمثيل فى المجلس العلمى فى الكليه وكان من الانجازات التى حققتها هى مشاركتى فى"DEPI"وهى مبادرة ضمن المبادرات التى تقدمها وزارة الاتصالات المصريه لتأهيل الشباب لسوق العمل والتوسع فى المجالات التكنولوجيه وكان ضمن مسارات هذه المبادره والتى شاركت بها هو تراك Data Analytics تدربت فيها ك Junior Data Analyst تعلمت فيها تحليل البيانات على ادوات زى Excel و Power Bi وتعلمت ازاى اشتغل على بيانات بخطوات تسلسليه
اول حاجة ال Excel
اول حاجة اتعلمتها فى الاكسيل وتعد اهم مرحلة فى تحليل البيانات ألا وهى ال Data Cleaning
(Data Cleaning in Power Query):
(Connect to Data Source): الربط المباشر مع ملفات Excel أو CSV أو مصادر البيانات الخارجية وتحميلها داخل محرر Power Query.
(Sequential Steps): تنفيذ المعالجة خطوة بخطوة داخل قائمة (Applied Steps) لضمان إمكانية تكرار عملية التنظيف تلقائياً.
(Promoted Headers):لتجنب اى ظهور اى شىء اخر غير اسم العمود
(Remove Duplicates): تحديد الأعمدة الأساسية ومسح السجلات المكررة لمنع تكرار البيانات أو أخطاء الحساب.
(Add Column): استخدام الطرق المختلفة لإضافة الأعمدة حسب حاجة العمل:
Custom Column: كتابة اسم العمود والمعادلة المطلوبة أو الشرط المحدد لتطبيق مخرجات مخصصة.
Column From Examples: استخراج وتحديد أنماط البيانات تلقائياً بناءً على أمثلة مدخلة.
Conditional Column: إنشاء أعمدة شرطية تعتمد على شروط منطقية (If / Else) لتصنيف البيانات إلى شرائح.
(Handling Missing Values): استخدام خاصية Replace Values واستبدال الخانات الفارغة لضمان ألا يحتوي التقرير على (Null/Missing Values) تؤثر على دقة الحسابات.
(Data Types (Merge & & Formatting: تصحيح أنواع الأعمدة (Date, Text, Decimal Number, Whole Number) لتفادي أخطاءالحسابات والمقارنات.
(Merge & Append Queries): دمج الاستعلامات أفقيًا ورأسياً لتجميع ملفات متعددة في جدول واحد شامل
وبعد كل هذه الخطوات المتسلسله التى تمت فى ال Power Query اقدر اعمل close &load to لتحميل البيانات والجداول اللى تمت عليها خطوات التنظيف الى Power Pivot لاستكمال احد مراحل تحليل البيانات وهى ال Data Modeling
(Power Pivot & Data Modeling):
(Relational Data Models): ربط الجداول ببعضها باستخدام (Relationships) وتحديد مفاتيح الربط
كتابة مقاييس DAX داخل إكسيل: صياغة المعاملات والمقاييس لربط المؤشرات المتقدمة واستخراج المتوسطات والمجاميع الديناميكية
واقدر اضيف Calendar Table بيضيفلى ال Month, year , Quarter
وبعد ذلك تأتى خطوة ال Pivot Tables
التلخيص والعرض (Pivot Tables & Pivot Charts):
Pivot Tables: إنشاء الجداول المحورية لتلخيص كميات ضخمة من البيانات واستخراج إجمالي المبيعات، الأرباح، وأداء المناطق أو المنتجات.
Pivot Charts: بناء الرسم البياني المناسب (Line Charts للاتجاهات الزمنية، Column/Bar Charts للمقارنات، Pie/Donut Charts للتوزيع).
التحليل الإحصائي :
إجراء التحليلات الإحصائية المتقدمة وتحديد الاتجاهات العامة واختبار الفرضيات الإحصائية لدعم صحة النتائج.
تصميم ال Dashboards التفاعلية:
إعداد شاشات العرض: تجميع Pivot Charts و KPI Cards في لوحة قيادة واحدة مصممة بشكل احترافي.
عناصر التحكم التفاعلية: إضافة Slicers و Timelines لتمكين العميل من تصفية البيانات حسب التاريخ، المنطقة، أو الفئة بضغطة زر
تانى حاجة ال Microsoft Power BI
(Data Cleaning): (Connect to Data Source),(Sequential Steps),(Promoted Headers), (Remove Duplicates), (Add Column),Column From Examples,Conditional Column, (Handling Missing Values): (Data Types& Formatting) (Merge
& Append Queries) ودى خطوات التنظيف اللى بنفذها فى ال Power Query Editor داخل ال Power Bi
(Data Modeling & Schemas):
تأسيس العلاقات: ربط الجداول وتحديد نوع العلاقة (Many to one, one to-Many, Many-to-Many) ( (Single/ Both)Cross-filter direction).
تصميم النماذج وفقاً لنظام Star Schema (جدول الحقائق Fact Table محاط بجداول الأبعاد Dimension Tables) أو Snowflake Schema أو Flat Schema لتأمين سرعة تحميل التقارير واستجابة الفلاتر.
معادلات DAX المتقدمة :
(Measures & Calculated Columns): كتابة المقاييس المباشرة لتقليل حجم الملف وتحديث الحسابات ديناميكياً مع كل تصفية.
(Time Intelligence Functions): حساب مقارنات الأداء عبر الزمن مثل المبيعات المقارنة بالفترة السابقة، نسبة النمو السنوي (YoY)، والنمو الشهري (MoM)، والتراكمي (YTD).
(Filter Context): استخدام دوال مثل CALCULATE و FILTER و ALL و ALLEXCEPT والتحكم في سياق التصفية لحساب النسب المئوية والمؤشرات المعقدة.
( Design for Dashboards):
النسق البصري : تصميم واجهات مخصصة عصرية مريحة للعين ذات طابع داكن تعزز قراءة الأرقام بسهولة.
(Bookmarks & Interactive Buttons):
إنشاء أزرار التنقل السريع بين صفحات التقرير (Page Navigation).
إعداد ميزة (Reset Filters Button) لإعادة التقرير لوضعه الأصلي بنقرة واحدة.
استخدام Bookmarks لإنشاء شاشات منبثقة أو التبديل بين الطرق المختلفة لعرض البيانات (مثل التبديل بين الجدول والرسم البياني).
تخصيص أدوات التصفية والتوضيح (Slicer Headers ):
تعديل رؤوس أدوات التصفية وتنسيقها بشكل جذاب يتناسب مع هوية التقرير.
بناء صفحات Tooltip مخصصة تظهر للعميل عند التأشير بالماوس على أي عنصر تفاعلي لعرض التفاصيل الدقيقة
ما يمكن تقديمه للعميل:
تنظيف وتنظيم البيانات بالكامل : معالجة الملفات العشوائية والمشوشة، وحذف التكرارات، ومعالجة القيم المفقودة، وتصحيح أنواع البيانات لتصبح نقية وجاهزة للتحليل بنسبة 100%.
بناء نماذج البيانات وتصميم الهياكل : ربط البيانات القادمة من مصادر مختلفة وتصميم هياكل (Star/Snowflake Schemas) تضمن سرعة وكفاءة التقارير.
تصميم ( Interactive Dashboards): إنشاء Dashboards احترافية على Excel أو Power BI لمتابعة المبيعات، سلاسل الإمداد، والأداء المالي بتصاميم عصرية واختيارات تحكم سلسة.
حساب مؤشرات الأداء والتحليل الزمني: كتابة معادلات ومقاييس متقدمة لتتبع أهداف العمل ومعدلات النمو والتغيرات الزمنية بدقة متناهية.
تقديم (Business Insights & Decision Support): استخراج التوصيات والأنماط المخفية داخل البيانات وترجمتها إلى تقارير واضحة تساعد الإدارة في اتخاذ القرارات بثقة.
