يتكون مشروعي ف تحليل البيانات من 4 مراحل:
المرحلة الأولى: جمع البيانات والاتصال بها (Data Acquisition)
الاتصال بمصدر البيانات: ربط Power BI بملف البيانات (سواء كان Excel، CSV، أو قاعدة بيانات).
الفحص الأولي للبيانات: إجراء مراجعة سريعة لجودة البيانات وتحديد الأقسام الرئيسية (المبيعات، المنتجات، الفروع، التواريخ).
المرحلة الثانية: تنظيف البيانات وتحويلها ونمذجتها (Data Preparation & Modeling)
هذه المرحلة تُنفذ بالكامل داخل محرر Power Query Editor في Power BI:
تنظيف البيانات (Data Cleaning):
إزالة القيم المفقودة: التعامل مع الخلايا الفارغة (NaN/Null) إما بحذف الصفوف أو ملء القيم.
إزالة التكرارات: التأكد من عدم وجود سجلات معاملات مكررة.
توحيد التنسيق: تصحيح الأخطاء الإملائية أو التنسيقية (مثل توحيد أسماء المنتجات أو الفروع).
تحويل البيانات (Data Transformation):
تغيير أنواع البيانات: التأكد من أن الأعمدة العددية (المبيعات، الكمية) هي أرقام، والأعمدة الزمنية هي تواريخ/أوقات.
تقسيم الأعمدة/إضافة أعمدة شرطية: فصل التاريخ عن الوقت، أو إنشاء أعمدة جديدة بناءً على شروط
نمذجة البيانات (Data Modeling):
إنشاء العلاقات (Relationships): بناء علاقات منطقية (واحد إلى متعدد) بين الجداول المختلفة (جدول المبيعات كـ Fact Table، وجداول التواريخ والمنتجات كـ Dimension Tables).
المرحلة الثالثة: التحليل والحسابات (Data Analysis & DAX)
بعد إعداد النموذج، تبدأ مرحلة استخلاص القيمة باستخدام لغة DAX (Data Analysis Expressions):
إنشاء المقاييس (Measures):
كتابة دالات DAX لحساب المؤشرات الرئيسية (KPIs) مثل:
Total Sales = SUM('Sales'[Revenue])
Average Order Value = [Total Sales] / [Total Orders]
التحليل الاستكشافي: تطبيق المقاييس على أبعاد مختلفة (الفرع، اليوم، المنتج) لتحديد الاتجاهات والرؤى الأولية.
المرحلة الرابعة: التصور والتقرير (Visualization & Reporting)
تصميم لوحة التحكم (Dashboard Design):
اختيار التخطيط المناسب (Layout) وتوزيع المؤشرات بشكل منطقي وجذاب.
استخدام الألوان والخطوط المتناسقة مع هوية "كوستا كافيه" (إن أمكن).
إنشاء الرسوم البيانية:
استخدام أنواع الرسوم المناسبة لكل تحليل:
الخطوط: لاتجاهات المبيعات عبر الزمن.
الأعمدة/الأشرطة: لأعلى المنتجات أو الفروع أداءً.
الخرائط الحرارية (Heatmaps): لتحديد أوقات الذروة حسب الساعة واليوم.
توفير التفاعلية (Interactivity):
تفعيل أدوات التصفية (Slicers) والروابط بين الرسوم البيانية لتمكين المستخدم من استكشاف البيانات بنفسه.
نشر التقرير (Publishing):
نشر التقرير على Power BI Service لمشاركته مع الآخري
