تحليل بيانات المبيعات وتوقعات الأرباح باستخدام Power BI

في هذا المشروع، قمت بمعالجة وتحليل بيانات خام لمتجر [أو شركة افتراضية] تهدف إلى فهم سلوك العملاء وزيادة الأرباح. مر المشروع بالمراحل التالية: تنظيف ومعالجة البيانات (Python): استخدمت مكتبات Pandas و NumPy للتعامل مع أكثر من 5000 سطر، حيث قمت بتنظيف البيانات من القيم المفقودة (Nulls) وتصحيح أنواع البيانات لضمان دقة التحليل بنسبة 100%. التحليل المعمق (Excel): صممت جداول محورية (Pivot Tables) لتحليل الاتجاهات الشهرية وتحديد المنتجات الأكثر مبيعاً. التقارير التفاعلية (Power BI): أنشأت لوحة تحكم (Dashboard) احترافية تعرض مؤشرات الأداء الرئيسية (KPIs) مثل معدل النمو الشهري وهامش الربح، مما يسهل اتخاذ قرارات مبنية على الأرقام. النتائج المستخلصة: نجحت في تحديد "نقاط الضعف" في سلاسل التوريد، وقدمت توصيات ساهمت في تخيل كيف يمكن للبيانات أن تحسن كفاءة العمل. الأدوات المستخدمة: Python (Pandas, Matplotlib) Power BI Desktop Advanced Excel