مشروع InDrive المتكامل: تحليل الأداء التشغيلي والمالي لـ 1,000 رحلة (Power BI, Power Query & Python)

قمت في هذا المشروع بإجراء تحليل بيانات متكامل وشامل لـ 1,000 رحلة تابعة لتطبيق الـ Ride-sharing الشهير (InDrive)، بهدف استخلاص الرؤى التشغيلية والمالية وتحسين كفاءة اتخاذ القرار. لقد مر المشروع بعدة مراحل أساسية قمت بتنفيذها بالكامل: تنظيف وتجهيز البيانات (Data Cleaning & ETL): باستعمال Power Query، قمت بمعالجة النصوص العربية، وإزالة المسافات الزائدة عبر دالة Text.Clean، وضبط أنواع البيانات (Data Types) لضمان دقة المؤشرات. تحليل واستكشاف البيانات (EDA): قمت ببناء مفكرة تحليلية (Notebook) على منصة Kaggle لدراسة العلاقات بين المتغيرات وتوزيع حالات الرحلات (مكتملة، متأخرة، ملغاة). بناء لوحة التحكم التفاعلية (Power BI Dashboard): صممت لوحة تحكم ديناميكية تعرض المؤشرات الرئيسية (KPIs) مثل إجمالي الإيرادات (83,384 ج.م)، إجمالي المسافات (8,000 كم)، ومتوسط تقييم العملاء (3.03). تضمن التقرير: لوحة شرف لأداء السائقين (الأعلى إنتاجية وإيراداً). تحليل اتجاه النمو اليومي للإيرادات حسب وسيلة التوصيل (سيارة / سكوتر). توزيع الرحلات حسب الحالة التشغيلية ونسب الإلغاء والتأخير. التوثيق ونشر المشروع: قمت برفع المستودع الكامل للمشروع والملفات المصدرية على حسابي المهني في GitHub لضمان قابلية إعادة الاستخدام والمراجعة. الأدوات المستخدمة: Power BI | Power Query | Kaggle Notebooks | GitHub.