بسم الله الرحمن الرحيم

إعداد فريق تنظيم مجتمع البيانات العربي بالقاهرة
18/1/2025

المقدمة والأهداف

يهدف اللقاء إلى تعزيز العمل الجماعي ووضع حلول للمشكلات ومواكبة سوق العمل.

  • عمل تحليل شامل باستخدام أداة ذكاء الأعمال Power BI.
  • أنت تعمل في شركة RRT Marketing.

الوقت المقدر لإتمام المشروع هو ساعتين.

المهمة 1: الحصول على البيانات

المهمة 2: تكوين مصادر البيانات

ستساعد شركة RRT Marketing في تكوين مصادر بيانات لتحميل البيانات الخاصة بالمشتريات، الدول، وبيانات التبادل.

1. تحميل بيانات المشتريات

لتحميل بيانات المشتريات، اضغط هنا:
رابط تحميل بيانات المشتريات
ثم قم بإجراء المعالجة المطلوبة.

2. تحميل بيانات الدول

لتحميل بيانات سعر الصرف، اضغط هنا:
رابط تحميل بيانات سعر الصرف
ثم قم بإجراء المعالجة المطلوبة.

Load the Historical currency exchange data

** Select Get Data, choose Python script, and then paste the following ** code into the script window in Power BI: 
import pandas as pd 
from io import StringIO 
  
data = """Exchange ID;ExchangeRate;Exchange Currency 
1;1;USD 
2;0,75;GBP 
3;0,85;EUR 
4;3,67;AED 
5;1,3;AUD""" 
df = pd.read_csv(StringIO(data), sep=';') 
  
# Return the transformed dataframe 
df

إذا لم يكن لديك Python مثبتة على جهازك، يمكنك تنزيله من الرابط التالي:
رابط تنزيل Python

تأكد من أن البيانات تم تحميلها ومعالجتها بشكل صحيح قبل الاستمرار.

5. تأكد من جودة وسلامة البيانات

  • قم بإعداد الجدول باستخدام بايثون دون الحاجة لتحميل ملف CSV.

المهمة 3: دراسة حالة المبيعات والأرباح بالدولار الأمريكي

تحتاج RRT Marketing إلى تقرير يوضح مبيعات الشركة وأرباحها في جميع أنحاء العالم، مع عرض البيانات بالدولار الأمريكي.
من خلال هذه المهمة، سنتبع الخطوات التالية:

1. تصميم وتطوير نموذج بيانات

  • إنشاء علاقات بين الجداول (المبيعات، المشتريات، الدول، بيانات التبادل).

2. الخطوة 1: تكوين جدول التقويم

يساعدك جدول التقويم في تقسيم البيانات وتحليلها بسهولة استنادًا إلى السنة أو الشهر أو الربع.

لإضافة جدول جديد، استخدم الكود التالي:

  Calendar = ADDCOLUMNS(
    CALENDAR(DATE(2020, 1, 1), DATE(2023, 12, 31)),
    "Year", YEAR([Date]),
    "Month Number", MONTH([Date]),
    "Month", FORMAT([Date], "MMMM"),
    "Quarter", QUARTER([Date]),
    "Weekday", WEEKDAY([Date]),
    "Day", DAY([Date])
  )

3. الخطوة 2: إنشاء جدول حساب للمبيعات بالدولار الأمريكي

لتحويل الإيرادات والتكاليف (مثل الإيرادات الإجمالية، الإيرادات الصافية، والضرائب) إلى الدولار الأمريكي بناءً على سعر الصرف (Exchange Rate) لكل دولة، استخدم الكود التالي:

  Sales in USD = ADDCOLUMNS(
    Sales, 
    "Country Name", RELATED(Countries[Country]),
    "Exchange Rate", RELATED('Exchange Data'[Exchange Rate]),
    "Exchange Currency", RELATED('Exchange Data'[Exchange Currency]),
    "Gross Revenue USD", [Gross Revenue] * RELATED('Exchange Data'[Exchange Rate]),
    "Net Revenue USD", [Net Revenue] * RELATED('Exchange Data'[Exchange Rate]),
    "Total Tax USD", [Total Tax] * RELATED('Exchange Data'[Exchange Rate])
  )

4. الخطوة 3: إنشاء علاقة بين المبيعات بالدولار الأمريكي والمبيعات

تأكد من أن العلاقة بين الجداول تم إنشاؤها بشكل صحيح لتمكين التحليل المناسب. 
واصل التقدم

5. الخطوة 4: حساب هامش الربح السنوي

لحساب هامش الربح السنوي، استخدم الكود التالي:

  Yearly Profit Margin = DIVIDE(SUM('Sales in USD'[Gross Revenue USD]), SUM('Sales in USD'[Net Revenue USD]), 0)

6. الخطوة 5: إنشاء مقياس جديد للربح ربع السنوي

استخدم دالة DATESQTD لتقسيم البيانات حتى نهاية الربع الحالي:

  Quarterly Profit = 
  CALCULATE(
      SUM('Sales in USD'[Gross Revenue USD]) - SUM('Sales in USD'[Net Revenue USD]),
      DATESQTD('Calendar'[Date])
  )

7. الخطوة 6: حساب الربح من العام حتى تاريخه

استخدم دالة TOTALYTD لحساب الربح من بداية السنة حتى التاريخ الحالي:

  YTD Profit = TOTALYTD([Yearly Profit], 'Calendar'[Date])

8. الخطوة 7: مقياس لحساب الوسيط للإيرادات الإجمالية

استخدم دالة MEDIAN لحساب الوسيط:

  Median Sales = MEDIAN('Sales in USD'[Gross Revenue USD])

9. الخطوة 8: استخدام أداة Performance Analyzer

استخدم أداة Performance Analyzer لقياس الأوقات وتحليل الأداء.

اكمل التصورات المطلوبه

مصدر البيانات

تم العمل على البيانات من خلال الملف التالي:
رابط مصدر البيانات