data analysis

تم تصميم هذا المشروع لتحويل بيانات المبيعات الخام الخاصة بمتجر إلكتروني يعمل عبر منصة "سلة" إلى لوحة معلومات (Dashboard) تفاعلية وديناميكية. الهدف الأساسي هو تمكين إدارة المتجر من مراقبة الأداء بدقة واكتشاف سلوك المستهلكين لدعم اتخاذ قرارات تسويقية وتشغيلية مبنية على البيانات. تفاصيل مراحل العمل والمهام التي قمتُ بها: استخراج وتنظيف البيانات (Data Cleaning & ETL): سحب البيانات الخام ومعالجتها باستخدام Power Query. تنظيف البيانات من القيم المفقودة والمكررة، وتعديل صيغ التواريخ والعملات لضمان دقة المؤشرات بنسبة 100%. نمذجة البيانات (Data Modeling): بناء نموذج بيانات فعال (Star Schema) يربط بين جداول المبيعات، المنتجات، العملاء، والمناطق لضمان سرعة استجابة الداشبورد. التحليل المتقدم وحساب المؤشرات (Advanced DAX): كتابة معادلات DAX مخصصة لحساب مؤشرات الأداء الرئيسية (KPIs) مثل: إجمالي الإيرادات، صافي الأرباح، عدد الطلبات، متوسط قيمة الطلب (AOV)، ومعدل تكرار الشراء. تحليل الأداء الزمني (Time Intelligence) لمقارنة مبيعات الشهر الحالي بالشهر السابق وتحديد معدلات النمو. تصميم واجهة المستخدم وتصور البيانات (Data Visualization & UI/UX): تصميم داشبورد تفاعلي يعتمد على أسلوب بسيط وعصري (Minimalist Dark/Light Theme) يسهل على متخذ القرار التنقل فيه. تضمين فلاتر ديناميكية لتحليل المبيعات حسب: الفئة، المنتج، المنطقة الجغرافية، والقطاع. أهم الرؤى المستخرجة من المشروع (Insights): تحديد المنتجات الأكثر مبيعاً والأعلى ربحية لإعادة توجيه الميزانيات الإعلانية نحوها. اكتشاف المناطق الجغرافية الأعلى طلباً لتحسين عمليات الشحن والتوصيل فيها. تحليل سلوك العملاء وتحديد أوقات ذروة الشراء (اليومية والشهرية) لتخصيص العروض الترويجية.