قمت بتنفيذ هذا المشروع كجزء من التدريب العملي في مبادرة DEPI، حيث يهدف المشروع إلى تحليل بيانات مبيعات ضخمة لسلسلة سوبر ماركت على مدار عام كامل. قمت بتحويل البيانات الخام إلى لوحات تحكم (Dashboards) تفاعلية تتيح لمتخذي القرار مراقبة الأداء المالي والتشغيلي بدقة.
المهام التقنية التي قمت بها:
معالجة البيانات (Data Cleaning & ETL): استخدمت Power Query لتنظيف البيانات، معالجة القيم المفقودة، وضمان اتساق أنواع البيانات (Data Types) لتجهيزها للتحليل.
نمذجة البيانات (Data Modeling): بناء علاقات برمجية بين جداول المنتجات، الفروع، والمبيعات لضمان سرعة واستجابة التفاعلات داخل التقرير.
تحليل البيانات الاستكشافي: استخراج مؤشرات الأداء الرئيسية (KPIs) مثل:
إجمالي الإيرادات (Total Revenue) - (حوالي 14 مليون).
إجمالي الكميات المباعة (Total Quantity).
متوسط قيمة السلة (Avg Basket Size).
تصميم الواجهات (Dashboard Design): صممت واجهة مستخدم (UI) سهلة التنقل باستخدام أزرار (Navigation Bar) للتنقل بين التحليلات المختلفة (نظرة عامة، تحليل الفروع، تحليل المنتجات).
أبرز التحليلات والنتائج في الداشبورد:
تحليل المبيعات حسب المنطقة والمدينة: مقارنة أداء الفروع في (الجيزة، المنصورة، طنطا، الإسكندرية).
تحليل النمو الشهري (MOM Growth %): استخدام الـ Heatmap لتوضيح نسب النمو والتراجع في الفئات المختلفة (Cleaning, Dairy, Snacks) على مدار الشهور.
سلوك المستهلك: تحليل المبيعات حسب أيام الأسبوع (Revenue by Weekday) لمعرفة أيام الذروة.
أداء المنتجات: تحديد أفضل 10 منتجات مبيعاً من حيث الكمية والقيمة.
الأدوات المستخدمة:
Power BI Desktop (للتحليل والتصور).
Power Query (لتنظيف وتحويل البيانات).
DAX Measures (لحساب المعادلات المعقدة ومؤشرات الأداء).
