باستخدام Python وPower Query
أقوم بتنظيف البيانات من الأخطاء، القيم المفقودة والتكرارات، وتجهيزها بشكل منظم لضمان دقة التحليل وجودة النتائج النهائية.

أقوم باستكشاف البيانات لفهم الأنماط والعلاقات الداخلية بينها، واكتشاف الاتجاهات والملاحظات المهمة التي تساعد في بناء تحليل أعمق وأكثر دقة.

تحليل البيانات باستخدام الأساليب الإحصائية الأساسية لاستخراج أهم المؤشرات (KPIs)، وفهم الاتجاهات العامة وسلوك البيانات بشكل واضح ومبسط.

تصميم وربط الجداول بطريقة احترافية لضمان تنظيم البيانات وتحسين الأداء، مع بناء هيكل بيانات مناسب للتحليل ولوحات التحكم.

تصميم داشبورد تفاعلي باستخدام Power BI أو Excel لعرض البيانات بشكل بصري سهل الفهم، مع إمكانية التصفية والتفاعل مع البيانات.

إنشاء تقارير واضحة ومنظمة بصيغة Excel أو Power BI أو PDF تعرض أهم النتائج والمؤشرات بطريقة مبسطة وسهلة الفهم.

استخدام SQL لاستخراج البيانات من قواعد البيانات، وتنفيذ الاستعلامات اللازمة لتحليل البيانات بطريقة دقيقة وسريعة.

تحويل نتائج التحليل إلى توصيات عملية تساعد في تحسين الأداء ودعم اتخاذ القرارات بشكل مبني على بيانات حقيقية.

ستحصل على ملف بيانات نظيف بعد عملية التنظيف والمعالجة بصيغة Excel (.xlsx) أو CSV (.csv) جاهز للاستخدام والتحليل بدون أخطاء أو بيانات مكررة.

تقرير واضح ومنظم بصيغة Excel أو Power BI يحتوي على أهم النتائج، المؤشرات (KPIs)، والـ Insights المستخرجة من البيانات بطريقة سهلة الفهم ومرئية.

مجموعة من الرسوم البيانية والجداول (Charts & Tables) التي توضح الاتجاهات والأنماط داخل البيانات بطريقة بصرية سهلة الفهم.

لوحة تحكم تفاعلية بصيغة Power BI (.pbix) أو Excel Dashboard تمكنك من استكشاف البيانات ومتابعة الأداء باستخدام الفلاتر والمؤشرات.

في حال استخدام SQL، سيتم تسليمك ملف يحتوي على جميع الاستعلامات (Queries) المستخدمة في استخراج وتحليل البيانات.

في حال استخدام Python، سيتم تسليم ملف Jupyter Notebook (.ipynb) يحتوي على خطوات التحليل كاملة (تنظيف، تحليل، Visualizations).

ملخص بسيط وواضح لأهم النتائج المستخلصة من البيانات مع توصيات عملية تساعدك في اتخاذ قرارات أفضل.