"خلف كل رحلة أوبر قصة ترويها الأرقام!"
في هذا المشروع، قمت بتحويل قاعدة بيانات ضخمة ومعقدة لرحلات أوبر (Uber Dataset) إلى لوحة تحكم (Dashboard) تفاعلية بالكامل، توفر رؤية ثاقبة لأداء العمليات وتوجهات السوق.
ما الذي يميز هذا العمل تقنياً؟
هندسة ونمذجة البيانات (Data Modeling): لم أقم فقط برسم بياني، بل قمت ببناء Data Model احترافي يربط جداول الرحلات، السائقين، المناطق، والمواعيد الزمنية (Calendar Table) لضمان دقة التحليل وسرعة الأداء.
قوة الـ DAX المتقدمة: استخدمت لغة DAX لكتابة مقاييس (Measures) معقدة مثل:
حساب متوسط الأرباح لكل ميل (Earnings per Mile).
تحليل ساعات الذروة (Peak Hours) وتأثير الـ Surge Pricing.
مقارنة الأداء الحالي بالأداء السابق (Time Intelligence Functions).
معالجة البيانات بـ Power Query: قمت بتنظيف وتجهيز البيانات الخام (Raw Data) لضمان خلوها من الأخطاء وتوحيد تنسيقات الوقت والمواقع الجغرافية.
تجربة مستخدم تفاعلية: صممت واجهة تسمح للمستخدم بالفلترة حسب (نوع الرحلة، التقييم، المنطقة، والوقت) ليرى النتائج تتغير فوراً أمامه.
الهدف من المشروع: تمكين متخذي القرار من معرفة المناطق الأكثر ربحية، الأوقات التي تحتاج لعدد أكبر من السائقين، وكيفية تحسين جودة الخدمة بناءً على التقييمات.
"البيانات هي النفط الجديد، وأنا هنا لأساعدك في تكريرها واستخراج قيمتها الحقيقية!"
