استخدمت Power BI لتحليل بيانات تشغيل الرحلات الجوية في الولايات المتحدة، مع التركيز على تأخيرات الرحلات عبر شركات طيران ومسارات مختلفة.
بدأت بتحويل البيانات الخام إلى نموذج نجمي (Star Schema) نظيف يدعم التحليل الفعّال. أنشأت جداول أبعاد منظمة (تواريخ، رحلات، طائرات، ومسارات) وجدول وقائع يحتوي على مقاييس التأخير والمسافة ووقت الرحلة.
أضفت مفاتيح بديلة (IDs) يدويًا لضمان علاقات سليمة بين الجداول وتجنب مشاكل العلاقات الغامضة في Power BI، مما مكّن من تحليلات دقيقة باستخدام الفلاتر والتفاعلات بين العناصر البصرية.
قمت أيضًا بتنظيف البيانات يدويًا عن طريق:
تحويل الأعمدة الزمنية من تنسيق رقمي (زي 2317) إلى نوع Time لتحليل زمني أدق باستخدام DAX.
إعادة تسمية الأعمدة غير الواضحة
إزالة التكرارات
توحيد أنواع البيانات
النتيجة كانت داشبورد تفاعلي يوضح أسباب التأخير والأنماط الزمنية بشكل مبسط يدعم اتخاذ القرار.
