Store Dashboard

الفكرة من المشروع كانت بسيطة: بدل ما تكون البيانات موزعة في جداول وأرقام يصعب قراءتها، تم تنظيمها وتحليلها داخل لوحة معلومات تفاعلية تُمكّن المستخدم من استكشاف المبيعات والربحية من عدة زوايا مختلفة مثل الوقت، المنتجات، المدن، والعملاء. في البداية تم تنظيف البيانات وتحويلها باستخدام Power Query لضمان دقتها وجاهزيتها للتحليل، ثم تم بناء نموذج بيانات بأسلوب Star Schema لتسهيل العلاقات بين الجداول وتحسين أداء التحليل. بعد ذلك تم إنشاء مقاييس متقدمة باستخدام DAX لحساب مؤشرات مهمة مثل إجمالي المبيعات، الأرباح، وعدد الطلبات. كما تم تصميم تنقل تفاعلي باستخدام Bookmarks ليتمكن المستخدم من الانتقال بسهولة بين صفحات التحليل المختلفة. تتكون لوحة المعلومات من ثلاث صفحات رئيسية: 1. تحليل الاتجاهات (Trend Analysis) في هذه الصفحة يمكن تتبع أداء المبيعات عبر الأشهر والسنوات، مما يساعد على اكتشاف الأنماط الموسمية ومعرفة الفترات التي ترتفع أو تنخفض فيها المبيعات. كما تعرض الصفحة مؤشرات رئيسية مثل إجمالي المبيعات، إجمالي الأرباح، وعدد الطلبات، مع إمكانية تصفية النتائج حسب نوع الكوكيز أو المدينة أو السنة. 2. تحليل العملاء (Customers Analysis) تركّز هذه الصفحة على فهم العملاء بشكل أفضل، حيث تعرض أكثر العملاء تحقيقًا للمبيعات، بالإضافة إلى توزيع المبيعات والأرباح حسب المدن. كما يوضح الخريطة التفاعلية المناطق التي تحقق أعلى أداء مما يساعد في فهم تأثير الموقع الجغرافي على المبيعات. 3. تحليل المنتجات (Product Analysis) تهدف هذه الصفحة إلى تقييم أداء المنتجات المختلفة. يمكن من خلالها معرفة أي أنواع الكوكيز تحقق أعلى مبيعات وأرباح، وأيها يحتاج إلى تحسين. كما تعرض الصفحة أفضل 3 منتجات من حيث هامش الربح وأضعف 3 منتجات، مما يساعد في اتخاذ قرارات مثل تحسين التسعير أو التركيز على المنتجات الأكثر ربحية. باختصار، هذا المشروع يوضح كيف يمكن تحويل البيانات المتفرقة إلى قصة واضحة ومفهومة تساعد أصحاب القرار على: تحديد المنتجات الأكثر نجاحًا فهم سلوك العملاء اكتشاف الفرص لزيادة المبيعات والأرباح وهو مثال عملي على كيفية استخدام Power BI لتحويل البيانات إلى أداة تدعم القرارات الاستراتيجية داخل أي شركة