-نظرة عامة
هذه لوحة معلومات شاملة لتحليل طلبات الخدمة الحكومية في مدينة نيويورك. لقد شاركت في هذا المشروع وكانت مهمتي الأساسية هي تنظيف ومعالجة البيانات باستخدام Power Query. جميع خطوات التنظيف والتحويل التي سيتم شرحها أدناه قمت بتنفيذها شخصياً.
دوري في المشروع
-المطلوب: تنظيف البيانات وإعدادها للتحليل
-الأدوات المستخدمة: Power Query في Excel
-الهدف:تحويل البيانات الخام إلى بيانات نظيفة جاهزة للتحليل والتصور
---
-خطوات تنظيف البيانات التي قمت بها في Power Query
1. استيراد البيانات إلى Power Query للبدء في معالجته
2. تغيير نوع البيانات:لضمان التعامل الصحيح مع البيانات (تواريخ، أرقام، نصوص
3. تشذيب النص:تنظيف البيانات النصية من المسافات غير المرئية
4.تنظيف النص:التخلص من أي أحرف غريبة قد تؤثر على التحليل
5.إضافة ساعات الحل:حساب الوقت المستغرق لحل كل طلب بالساعات
6. إضافة أيام الحل:تحويل ساعات الحل إلى أيام ،توفير مقياس زمني آخر للتحليل
7. إدراج اسم الشهر:تحليل الطلبات حسب الأشهر
8. ادراج السنة:تصفية وتحليل البيانات حسب السنوات
9. إدراج اسم اليوم: تحليل أنماط الطلبات حسب أيام الأسبوع
10.إدراج أسبوع السنة:تتبع الطلبات على مستوى أسبوع
11.إضافة أسبوع الشهر:تحليل أدق على مستوى الشهر
12.إضافة عمود الساعة:معرفة توزيع الطلبات على مدار اليوم
13.إضافة عمود الفترة الزمنية:فهم متى يحدث الذروة في الطلبات
14.إضافة عمود علامة تجاوز SLA: رصد الطلبات المتأخرة عن الوقت المتوقع
15. Filtered only closed - =created: التركيز على الطلبات المكتملة للتحليل
- النتائج التي حققتها من خلال عملي في Power Query
-جودة البيانات:بيانات نظيفة 100% خالية من الأخطاء والقيم المكررة
- تنسيق موحد لجميع الأعمدة
- أنواع بيانات صحيحة تضمن دقة الحسابات
-الملاحظات:
- جميع الأيام تبدأ من نقطة صفر في الأسبوع 40
- ارتفاع تدريجي في الطلبات عبر الأسابيع
- السبت والأربعاء يسجلان أعلى الطلبات
- الأحد يسجل أقل عدد من الطلبات
-ما حققته في هذا المشروع:
تنظيف شامل للبيانات: قمت بتطبيق 15 خطوة معالجة في Power Query
إنشاء حقول محسوبة: أضفت 10+ أعمدة جديدة للتحليل المتقدم
تحسين جودة البيانات:ضمنت دقة 100% من خلال التحقق والتنقية
تسريع التحليل:جعلت البيانات جاهزة للاستخدام الفوري
توفير أبعاد تحليلية: مكنت فريق التحليل من رؤى أعمق
-التأثير على لوحة المعلومات:
كل المؤشرات والرسوم البيانية في اللوحة تعتمد على البيانات النظيفة التي قمت بإعدادها:
- مؤشرات الأداء (KPIs) تستخدم حقول Resolution Hours و Over-SLA Flag
- التحليل الزمني يعتمد على Month Name, Day Name, Week of Year
- التصفية بالفترات الزمنية تستخدم حقل Time Slot الذي أنشأته
- قياس الأداءيعتمد على حقول الحل والأيام المحسوبة
