تم تنفيذ مشروع تحليل بيانات Superstore باستخدام Power BI بهدف فهم الأداء العام للمبيعات والأرباح عبر المناطق الجغرافية المختلفة، وفئات المنتجات، ووسائل الشحن.
يُظهر التحليل كيف تؤثر استراتيجيات الشحن والتسعير على الربحية ويقدم رؤية شاملة لأداء المتجر خلال فترة زمنية محددة.
مراحل التنفيذ:
استيراد البيانات وتنظيفها (Data Cleaning):
استيراد ملف بيانات Superstore (Excel/CSV).
تنظيف الحقول وتصحيح القيم المفقودة.
إنشاء علاقات بين الجداول (Relationships) داخل Power BI.
تحليل المبيعات والأرباح (Sales & Profit Analysis):
تحليل إجمالي المبيعات والأرباح حسب:
المنطقة الجغرافية (Region)
فئة المنتج (Category/Sub-Category)
وسيلة الشحن (Ship Mode)
إنشاء مقاييس DAX لحساب مؤشرات الأداء (KPIs).
تصميم لوحة البيانات (Dashboard Design):
إنشاء Dashboard تفاعلية تحتوي على:
إجمالي المبيعات والأرباح.
أفضل المنتجات والأقاليم أداءً.
تحليل تأثير وسيلة الشحن على سرعة التسليم والربحية.
الأداء الشهري والسنوي للمبيعات.
الرؤى (Insights):
تحديد المنتجات الأكثر ربحًا مقابل الأقل أداءً.
اكتشاف أن بعض وسائل الشحن مكلفة وتؤثر على صافي الأرباح.
اقتراح تحسينات لزيادة الكفاءة وتقليل تكاليف الشحن.
⚙️ الأدوات المستخدمة:
Power BI Desktop
DAX Calculations
Data Modeling & Relationships
