قمنا بتحليل مجموعة بيانات **Northwind Traders**، وهي قاعدة بيانات لشركة توزيع أغذية عالمية، تتضمن سجلات مترابطة للطلبات والمنتجات والموردين والموظفين.

بدأنا بتنظيف البيانات باستخدام Python، وفحص القيم المفقودة ومعالجة مشكلات نمذجة البيانات، مثل فخ الحبيبات (Granularity Trap)، لضمان دقة التحليلات والتقارير.

بعد ذلك، استخدمنا SQL والتحليل الإحصائي لاستخلاص رؤى حول أداء المبيعات، والمنتجات الأكثر ربحية، وكفاءة الشحن، والعلاقة بين الخصومات وحجم المبيعات.

ثم أنشأنا لوحة معلومات تفاعلية باستخدام Power BI، مع بناء نموذج بيانات وفق مخطط النجمة (Star Schema)، وتطوير مقاييس DAX لحساب صافي الأرباح، وتأخيرات الشحن، ونمو المبيعات السنوي، مع تحليل المبيعات والمخزون وأداء الموظفين.

واختتمنا المشروع بتقديم توصيات مبنية على البيانات التاريخية، تهدف إلى تحسين الربحية، ورفع كفاءة سلاسل الإمداد، وتقليل تأخيرات الشحن.