تفاصيل العمل

🔹 1. تجهيز البيانات تم استيراد البيانات من عدة أوراق عمل داخل ملف Excel وهي: orders: تحتوي على تفاصيل الطلبات والمبيعات (الولاية، الفئة، المنتج، المبيعات، الربح، الضريبة...). Return Orders: تضم الطلبات التي تم إرجاعها. Persons: تحتوي على أسماء مديري الأقاليم والمناطق. تم تنظيف البيانات بإزالة القيم المكررة وتصحيح الأخطاء في الأعمدة مثل أسماء الولايات والفئات. تم ضبط أنواع البيانات (تحويل القيم النصية إلى أرقام وتوحيد التنسيقات) لتسهيل التحليل لاحقًا. 🔹 2. إنشاء الأعمدة المحسوبة تم إنشاء أعمدة جديدة لحساب مؤشرات مالية دقيقة، مثل: Profit per Unit = Profit ÷ Quantity Net Sales = Sales – Discounts Profit Margin = (Profit ÷ Sales) × 100 هذه الأعمدة ساعدت في تحليل الأداء المالي بدقة أكبر ومعرفة أكثر المنتجات ربحية. 🔹 3. تحليل الأداء حسب الولاية والمنطقة باستخدام Pivot Tables تم تجميع وتحليل البيانات حسب: الولاية (State) الفئة (Category) الإقليم (Region) تم ربط بيانات “Persons” لتحديد كل مدير إقليمي وربط أدائه بنتائج منطقته. 🔹 4. تحليل الطلبات المرجعة تم ربط جدول Return Orders بجدول Orders باستخدام Order ID لتحديد الطلبات التي تم إرجاعها. تم حساب معدل الإرجاع (Return Rate) لكل ولاية، من خلال المعادلة: (عدد الطلبات المرجعة ÷ إجمالي الطلبات) × 100 ساعد ذلك في تحديد الولايات أو المنتجات التي لديها نسبة إرجاع عالية. 🔹 5. إنشاء مؤشرات الأداء (KPI) تم إنشاء مجموعة من مؤشرات الأداء باستخدام Power Pivot، منها: إجمالي المبيعات لكل ولاية (Total Sales per State) متوسط هامش الربح (Average Profit Margin) إجمالي الربح لكل إقليم (Sum of Profit per Region) معدل الإرجاع (Return Rate) تم استخدام الألوان لتمييز الأداء (أخضر للأداء الجيد، أحمر للأداء الضعيف). 🔹 6. تصميم لوحة التحكم (Dashboard) تم تصميم Dashboard تفاعلية باستخدام: Pivot Tables وPivot Charts لعرض المؤشرات المالية. Map Chart لعرض المبيعات على خريطة الولايات المتحدة. Slicers لتصفية النتائج حسب الولاية أو الفئة أو الإقليم. تم تنسيق الألوان والعناوين لتكون واضحة وسهلة القراءة مع لمسة احترافية. 🔹 7. إعداد التقرير النهائي تم تلخيص النتائج في لوحة تحكم موحدة توضح: إجمالي المبيعات والربح. أعلى وأقل الولايات أداءً. نسب الإرجاع حسب المنطقة. مؤشرات الأداء بالألوان (KPIs). الهدف من هذا الجزء هو مساعدة الإدارة في اتخاذ قرارات مبنية على البيانات وتحديد فرص التحسين بسرعة.

المهارات المستخدمة