"تحليل بيانات المبيعات وتصميم لوحة تحكم تفاعلية باستخدام Power BI و SQL Server"

### **وصف المشروع:** هذا المشروع يهدف إلى **تحليل بيانات المبيعات** باستخدام أدوات تحليل البيانات مثل **SQL Server** و **Power BI**. تم جمع البيانات من مصادر مختلفة، ثم معالجتها وتحليلها لاستخراج رؤى تساعد في فهم أداء المبيعات، وتحديد الاتجاهات، واتخاذ قرارات إستراتيجية. تم تصميم لوحة تحكم (Dashboard) تفاعلية لعرض النتائج بشكل مرئي وواضح. --- ### **الخطوات التي تم تنفيذها في المشروع:** 1. **جمع البيانات**: - تم استدعاء البيانات من قاعدة بيانات **SQL Server**، حيث كانت البيانات تحتوي على معلومات عن المبيعات، العملاء، المنتجات، والمناطق الجغرافية. 2. **معالجة البيانات**: - تم تنظيف البيانات وتجهيزها للتحليل. هذا يشمل: - إزالة البيانات المكررة أو غير الصحيحة. - تعبئة البيانات الناقصة (إن وجدت). - تحويل البيانات إلى تنسيق مناسب للتحليل (مثل تحويل التواريخ إلى تنسيق موحد). 3. **إنشاء الـ Measures & KPIs**: - تم إنشاء مقاييس (Measures) باستخدام لغة **DAX** في Power BI لحساب النسب والمؤشرات المهمة مثل: - إجمالي المبيعات (Total Sales). - عدد الطلبات (Number of Orders). - النمو في المبيعات (Sales Growth). - مؤشرات الأداء الرئيسية (KPIs) مثل نسبة النمو الشهري أو السنوي. 4. **تصميم لوحة التحكم (Dashboard)**: - تم تصميم لوحة تحكم تفاعلية باستخدام **Power BI** لعرض البيانات بشكل مرئي. تضمنت اللوحة: - **مخططات بيانية** لعرض توزيع المبيعات حسب المناطق (Territories) والفئات (Categories). - **مؤشرات أداء** (KPIs) لعرض النمو في المبيعات وأداء الفترات الزمنية المختلفة. - **جداول تفاعلية** لعرض البيانات التفصيلية مثل عدد العملاء والمبيعات حسب البلد أو الفئة. 5. **تحليل البيانات**: - تم تحليل البيانات لاستخراج رؤى مهمة، مثل: - تحديد المناطق الجغرافية الأكثر تحقيقًا للمبيعات. - تحليل أداء الفئات المختلفة (مثل الدراجات، المكونات، الملابس، الإكسسوارات). - فهم توزيع الطلبات عبر الفترات الزمنية (سنوي، ربع سنوي، شهري). - تحليل أداء العملاء وعدد الطلبات التي تمت من كل بلد. 6. **عرض النتائج**: - تم تقديم النتائج من خلال لوحة التحكم التي توفر رؤية شاملة لأداء المبيعات. يمكن للمستخدمين التفاعل مع اللوحة لاستكشاف البيانات بشكل أعمق، مثل تصفية البيانات حسب الفترة الزمنية أو المنطقة الجغرافية. --- ### **الأدوات المستخدمة:** - **SQL Server**: لاستدعاء البيانات ومعالجتها. - **Power BI**: لتحليل البيانات وتصميم لوحة التحكم. - **DAX**: لإنشاء المقاييس والمؤشرات. --- ### **النتائج الرئيسية:** - تم تحقيق فهم شامل لأداء المبيعات عبر المناطق والفئات. - تم تحديد الفئات الأكثر مبيعًا (مثل الإكسسوارات والدراجات). - تم تحليل النمو في المبيعات على مدار السنوات السابقة. - تم تصميم لوحة تحكم تفاعلية تساعد في اتخاذ قرارات إستراتيجية بناءً على البيانات. --- ### **فوائد المشروع:** - تحسين عملية اتخاذ القرارات بناءً على بيانات دقيقة. - توفير رؤية شاملة لأداء المبيعات عبر الفترات الزمنية المختلفة. - تسهيل عملية تتبع مؤشرات الأداء الرئيسية (KPIs) بشكل مرئي وواضح.