في هذا المشروع، بدأت من جدول بيانات واحد فقط يحتوي على معلومات المبيعات. الخطوات التي قمت بها كانت كالتالي:
1. تحويل البيانات إلى نموذج Star Schema:
قمت أولاً بتحليل هيكل البيانات الخام، ثم قسّمت الجدول الرئيسي إلى جداول فرعية تتبع نموذج Star Schema، وهو من أفضل النماذج لتنظيم البيانات في تحليل الأعمال.
أنشأت جداول أبعاد مثل:
جدول المنتجات
جدول العملاء
جدول الوقت (التواريخ)
جدول المناطق/الإقليم (Territory)
وربطت كل الأبعاد بجدول الحقائق (Fact Table) الخاص بالطلبات والمبيعات.
2. تحليل البيانات وإنشاء مؤشرات الأداء (KPIs):
بعد تنظيم البيانات، بدأت بتحليلها باستخدام DAX (في Power BI) أو Power Pivot (في Excel)، وقمت بحساب المؤشرات الأساسية، مثل:
إجمالي عدد الطلبات
عدد تفاصيل الطلبات (Items/Lines)
إجمالي الضريبة
إجمالي المبيعات قبل الضريبة (SubTotal)
الإجمالي المستحق (Total Due)
إجمالي الشحن (Freight)
3. تصميم لوحة البيانات (Dashboard):
استخدمت أدوات تصميم مرئي قوية لعرض التحليلات بطريقة تفاعلية ومنظمة، وشملت اللوحة ما يلي:
مؤشرات رئيسية (KPIs) في أعلى الداشبورد
مخطط دائري لتحليل الطلبات حسب الحالة (Status)
مخطط أفقي (Bar Chart) لأكثر المنتجات مبيعًا
مخطط عمودي لعدد الطلبات حسب المنطقة (Territory)
مخطط زمني (Line Chart) يوضح تطور عدد الطلبات حسب السنة، الربع، والشهر
كما تم استخدام تنسيقات ألوان موحدة، وتوزيع ذكي للعناصر لتسهيل قراءة البيانات وتحليلها بسرعة.
النتيجة:
لوحة تفاعلية احترافية تساعد أصحاب القرار على:
تبع الأداء العام للمبيعات
معرفة المنتجات الأكثر مبيعًا
فهم التوزيع الجغرافي للعملاء
مراقبة تغيرات الأداء عبر الزمن
