هذا المشروع يهدف إلى تحليل بيانات المبيعات لفهم أداء المبيعات وتوزيع الطلبات عبر مختلف الفئات والمناطق. يتم استخدام لوحة تحكم لعرض البيانات بشكل مرئي، مما يساعد في اتخاذ قرارات مستنيرة بناءً على الإحصائيات المعروضة. يتم تحليل الطلبات من حيث الحالة والفترة الزمنية وفئة المنتج والمنطقة، مما يوفر رؤية شاملة لأداء المبيعات.
وتم من خلال استدعاء البيانات المتواجدة في مجموعة ورقات اكسيل ومن ثم استدعاء ومعالجة البيانات من خلال power query وتحميل البيانات للبدأ بتحديد المقاييس المطلوب حسابها والبدأ بتصميم الداش البورد المطلوبة لتوضيح المؤشرات الحيوية للمشروع.
ما تم عمله في المشروع:
1. جمع البيانات: تم جمع بيانات المبيعات من مصادر مختلفة، مثل الطلبات، تفاصيل الطلبات، الضرائب، الشحن، وحالات الطلبات.
2. تنظيم البيانات: تم تنظيف البيانات وتنظيمها في شكل يمكن تحليله بسهولة. هذا يشمل إزالة البيانات المكررة أو غير الصحيحة، وتصنيف البيانات حسب الفئات المختلفة (مثل حالة الطلب، فئة المنتج، المنطقة، إلخ).
3. تحليل البيانات: تم استخدام أدوات تحليل البيانات (مثل Excel، Power BI ) لتحليل البيانات واستخراج الإحصائيات المهمة. هذا يشمل:
تحليل عدد الطلبات وحالاتها (معتمد، قيد المعالجة، ملغى، إلخ).
4. تحليل الإيرادات (المجموع الفرعي، الضرائب، الشحن، الإجمالي المستحق).
5. تحليل توزيع الطلبات حسب الفترة الزمنية (السنة، الربع، الشهر).
6. تحليل الطلبات حسب فئة المنتج (الدراجات، المكونات، الملابس، الإكسسوارات).
7. تحليل الطلبات حسب المنطقة الجغرافية.
تصور البيانات: تم إنشاء لوحة تحكم (Dashboard) لعرض البيانات بشكل مرئي وواضح. هذا يشمل استخدام الرسوم البيانية والمخططات لعرض الإحصائيات بشكل سهل الفهم. على سبيل المثال:
مخططات الأعمدة لعرض عدد الطلبات حسب الحالة أو الفئة.
مخططات زمنية لعرض توزيع الطلبات عبر الأشهر أو السنوات.
مخططات دائرية لعرض النسب المئوية للطلبات حسب الفئة أو المنطقة.
استخلاص الرؤى: من خلال التحليل، تم استخلاص رؤى مهمة تساعد في فهم أداء المبيعات. على سبيل المثال:
تحديد الفئات الأكثر مبيعًا (مثل الإكسسوارات أو الدراجات).
فهم توزيع الطلبات عبر المناطق الجغرافية.
تحليل أسباب إلغاء أو رفض الطلبات.
تحديد الفترات الزمنية التي تشهد ذروة في المبيعات.
تقديم التوصيات: بناءً على التحليل، يمكن تقديم توصيات لتحسين أداء المبيعات. على سبيل المثال:
تحسين إدارة المخزون للفئات الأكثر طلبًا.
تحسين عملية الشحن لتقليل الطلبات الملغاة.
زيادة التركيز على المناطق الجغرافية التي تشهد نموًا في المبيعات.
