في هذا المشروع، قمت ببناء حل تقني متكامل لتحويل بيانات المبيعات الخام إلى تقارير دقيقة تدعم اتخاذ القرار. لم يقتصر العمل على تصميم الرسوم البيانية، بل ارتكز بشكل أساسي على هندسة البيانات وبناء بنية تحتية قوية تضمن دقة الأرقام وسرعة الأداء.
تفاصيل العمل والمراحل التقنية:
أولاً: تنظيف ومعالجة البيانات (المرحلة الأهم): استخدمت محرر Power Query للقيام بعمليات معالجة متقدمة لضمان جودة البيانات قبل بدء أي تحليل:
توحيد المصادر: دمجت بيانات المبيعات من ملفات متعددة في جدول واحد منظم.
معالجة الأخطاء: قمت بفحص البيانات واكتشاف القيم المفقودة (Nulls) وتصحيحها لضمان عدم وجود ثغرات في الحسابات.
ضبط أنواع البيانات: تأكدت من أن كل عمود (مثل التواريخ، العملات، النصوص) يحمل التنسيق البرمجي الصحيح لتجنب أي أخطاء مستقبلية.
إنشاء أعمدة شرطية: قمت بتصنيف العملاء والمنتجات إلى شرائح محددة بناءً على قواعد منطقية لتسهيل عملية الفلترة لاحقاً.
ثانياً: بناء نموذج البيانات (النمذجة): صممت نموذج بيانات مترابطاً يعتمد على المخطط النجمي (Star Schema) وهو المعيار الاحترافي في ذكاء الأعمال:
ربط الجداول: أنشأت علاقات دقيقة بين جدول المبيعات الرئيسي وجداول المعلومات الفرعية (المنتجات، العملاء، المناطق) لضمان عدم تكرار البيانات.
جدول التقويم: أنشأت جدول تواريخ مخصصاً لتمكين التحليلات الزمنية الدقيقة.
المعادلات المتقدمة (DAX): كتبت معادلات برمجية لحساب صافي الربح، ونسب النمو السنوية، والمقارنات بين الفترات الزمنية المختلفة، بدلاً من الاعتماد على الحسابات التلقائية البسيطة.
النتيجة النهائية: لوحة تحكم تفاعلية ودقيقة مبنية على أساس تقني متين، تتيح للمستخدم استعراض أداء الشركة من نظرة عامة وصولاً إلى أدق التفاصيل في ثوانٍ معدودة.
