لقد قمت مؤخراً ببناء لوحة تحكم شاملة لتحليل بيانات . هذه الخدمة لا تقتصر على مجرد عرض الأرقام، بل تتعمق في تنظيف البيانات (Power Query)، وإنشاء مقاييس DAX دقيقة، وتصميم تقرير تفاعلي من 3 صفحات.
ماذا ستحصل عليه في هذه الخدمة؟
تحليل السبب الجذري: تحديد العوامل الرئيسية التي تؤدي إلى حالات عدم الحضور.
مقاييس DAX متقدمة: بناء مقاييسات مخصصة (Custom Measures) مثل:
معدل عدم الحضور (No-Show-Show Rate):
متوسط أيام التمهل (Avg Lead Days):
تأثير رسائل SMS (SMS Impact)
نسبة عدم الحضور بناءً على الرسائل (SMS vs No SMS)
تأثير الأمراض (Comorbidity Impact)
تقارير متعددة الأوجه:
الصفحة 1 (Overview): بطاقات KPI، معدل عدم الحضور حسب اليوم، الزمن، والفئة العمر.
الصفحة 2 (No-Show Analysis): تحليل مفصل لمعدلات عدم الحضور حسب أيام التمهل، الجنس، والموقع الجانب (Weekday vs Weekend).
الصفحة 3 (Patient Demographics): توزيع الأعمار، التوزيع حسب الجنس، والتحليل حسب الحي، وتفصيل الحالات.
تنظيف البيانات الاحترافي: استخدام Power Query لضمان جودة البيانات (Data Quality) وهندسة إضافة أعمدة (Engineering)
? أبرز النتائج التي ستحصل عليها:
فهم أن معدل عدم الحضور العام هو 20.2% (أي أن 1 من كل 5 مواعيد يتم تفويتها).
تحديد أن المواعيد المحجوزة في اليوم نفسه (Same-Day Bookings) لديها أدنى معدلات عدم حضور.
إثبات أن تذكيرات SMS تقلل بشكل ملحوظ في معدلات عدم الحضور.
?️ التقنيات المستخدمه: Microsoft Power BI, Power Query (Data Cleaning), DAX (Measures)
