1. التحدي (Challenge)
تحليل بيانات 1,000 عميل لفهم سلوك الشراء وتحديد العوامل الأساسية المؤثرة على قرار شراء الدراجة، مع استخراج مؤشرات أداء واضحة تدعم القرارات التسويقية.
2. الحل (Solution)
• تنظيف البيانات ومعالجتها باستخدام Power Query
• إنشاء Pivot Tables & Pivot Charts لتحليل السلوك الشرائي
• تطوير KPIs رئيسية لقياس معدل التحويل
• تصميم Dashboard تفاعلي باستخدام Slicers لسهولة التصفية والاستكشاف
• تحويل البيانات الخام إلى مؤشرات واضحة تدعم اتخاذ القرار
3. أهم المؤشرات (Key Insights)
• معدل التحويل: 48.1% (481 من أصل 1,000 عميل)
• الفئة العمرية 25–54 هي الأكثر شراءً
• لا يوجد فرق جوهري بين الذكور والإناث (~50% لكل منهما)
• أعلى معدل شراء لمن يسكنون على بعد 0–1 ميل من العمل
• العائلات الكبيرة (5 أطفال) الأقل شراءً
• منطقة Pacific سجلت أعلى معدل تحويل (58.85%)
4. الأدوات المستخدمة (Tools Used)
Excel – Power Query – Pivot Tables – Pivot Charts – Slicers – KPI Development – Data Cleaning – Interactive Dashboard Design
