قمت في هذا المشؤوع بالآتي:
1. تنظيف البيانات: بدأت بتحليل تأخيرات الرحلات الجوية من خلال تنظيف البيانات، أي التخلص من القيم المفقودة أو المكررة التي قد تؤثر على دقة التحليل.
2. تحويل البيانات: قمت بتحويل البيانات اللازمة، مثل تعديل الصيغ والتنسيقات، لجعل البيانات جاهزة للتحليل. هذا تضمن أيضاً التعامل مع القيم المفقودة بطريقة منهجية لضمان شمولية البيانات.
3. إنشاء الأبعاد الزمنية والتاريخية: أنشأت بُعد زمني (Time Dimension) وبُعد تاريخي (Date Dimension) لتسهيل تحليل البيانات عبر الوقت. هذه الأبعاد تساعد في تنظيم البيانات في نمط نجمي (Star Schema Model).
4. إنشاء القياسات: طورت العديد من القياسات، بعض هذه القياسات تم إنشاؤها باستخدام صيغ DAX معقدة، وهذه الصيغ ساعدت في تحليل البيانات بطرق أكثر تفصيلية واستخرجت رؤى مفيدة.
5. استخراج الرؤى: قمت بتحليل البيانات واستخراج الرؤى الأكثر فائدة والأكثر علاقة بالمشروع. هذه الرؤى ساعدت في فهم نمط التأخيرات وأسبابها المحتملة.
6. اختيار الألوان وإضافة الرسوم البيانية: لتصميم لوحة تحكم تفاعلية، اخترت الألوان المناسبة وأضفت الرسوم البيانية التي تتيح للمستخدمين فهم البيانات بسهولة.
7. إنشاء صفحات Drill Through وإشارات مرجعية: أضفت صفحات Drill Through التي تسمح بالتنقل العميق في البيانات لفهم التفاصيل بشكل أفضل، وكذلك الإشارات المرجعية لسهولة الوصول إلى أجزاء محددة من البيانات.
بهذا الشكل، كانت لوحة التحكم النهائية تتيح للمستخدمين استكشاف البيانات بشكل تفاعلي وفهم تأخيرات الرحلات الجوية بشكل أعمق وأكثر وضوحاً.
