Power Bi Analysis Dashboards

لقد قمت بتحليل 5.82 مليون صف من بيانات الطيران عبر 40 مجالًا للكشف عن الأفكار والتوصيات التي يمكن أن تعزز الكفاءة التشغيلية وصنع القرار في صناعة الطيران. فيما يلي لقطة من النتائج التي توصلت إليها: 📅 اتجاهات حجم الرحلة: استكشف كيفية اختلاف حجم الرحلة حسب الشهر واليوم من الأسبوع، مما يوفر رؤى قيمة للجدولة وتخصيص الموارد. ⏰ تحليل تأخير المغادرة: تبين أنه في عام 2015، شهدت [أدخل النسبة المئوية] من الرحلات الجوية تأخيرات في المغادرة. ومن بين هذه الحالات، كان متوسط ​​وقت التأخير [أدخل متوسط ​​وقت التأخير] دقيقة، مما يسلط الضوء على المجالات التي تحتاج إلى تحسين في الأداء في الوقت المحدد. 📈 اتجاهات التأخير: دراسة كيفية تقلب النسبة المئوية للرحلات الجوية المتأخرة على مدار العام وتحديدًا للرحلات المغادرة من بوسطن (BOS)، وتحديد الأنماط والمجالات المحتملة للتخفيف. ❌ رؤى حول الإلغاء: تم اكتشاف أنه تم إلغاء رحلات [أدخل الرقم] في عام 2015، مع نسب [أدخل النسبة المئوية] إلى الطقس و[أدخل النسبة المئوية] إلى مشكلات شركة الطيران/الناقل. يمكن لهذه الأفكار أن تفيد التخطيط للطوارئ واستراتيجيات خدمة العملاء. ✈ موثوقية شركات الطيران: تقييم موثوقية شركات الطيران من حيث المغادرة في الوقت المحدد، وتحديد أفضل الشركات أداءً ومجالات التحسين لتعزيز رضا العملاء وولائهم. 📊 أبرز ميزات لوحة المعلومات: تم إنشاء لوحة معلومات شاملة مكونة من أربع صفحات، بما في ذلك لوحة معلومات ملخصة، والتأخير من قبل شركة الطيران، ووقت التأخير التفصيلي، والتأخير حسب المطار، مما يمكّن أصحاب المصلحة من تصور البيانات واستكشافها بسهولة.