قمت بتطوير حل تحليلي متكامل لشركة ناشئة تمتلك 150 فرعاً في الولايات المتحدة، بهدف تقييم أداء الفروع الجديدة مقارنة بالقديمة وقياس مدى كفاءة الإنفاق التسويقي.

الأدوات المستخدمة:

Python (Pandas): لأتمتة عمليات تنظيف البيانات (ETL) وحساب المؤشرات المالية المعقدة.

Power BI: لبناء لوحة تحكم تفاعلية وربط البيانات.

DAX: لإنشاء مقاييس ديناميكية (Measures) لقياس الأداء اللحظي.

ماذا قدمت في هذا العمل؟

هندسة البيانات: حساب صافي الأرباح وعائد الإنفاق التسويقي (ROMS) بدقة عالية.

تحليل جغرافي: تحديد الولايات الأكثر تحقيقاً للإيرادات (مثل كاليفورنيا وتكساس).

مقارنة الأداء: تحليل الفوارق بين الفروع التوسعية (10 فروع) والفروع القائمة (140 فرع).

توصيات استراتيجية: تقديم مقترحات لإعادة توجيه الميزانية التسويقية نحو الولايات الأكثر كفاءة.

النتائج المحققة:
تمكن صاحب القرار من رؤية الصورة الكاملة للتوسع، وتحديد المناطق التي تحقق أعلى عائد على الاستثمار (ROI) بضغطة زر واحدة.