- تم تنفيذ مشروع تحليل بيانات تأخر رحلات الطيران باستخدام Power BI لفهم الأسباب الرئيسية للتأخر وتحسين الأداء التشغيلي.

- تم جمع بيانات 1.937 مليون رحلة من مصادر مثل سجلات الرحلات والطقس والمطارات باستخدام SQL، وتنظيفها عبر Power Query.

- تم إنشاء لوحة تحكم تفاعلية في Power BI تتيح تصفية البيانات حسب الشهر، اليوم، الشركة، والمطار، مع مؤشرات أداء رئيسية (KPIs) لعرض إجمالي الرحلات والتأخيرات والإلغاءات.

- الرؤى الرئيسية:
1. متوسط تأخير الوصول بلغ 42.20 دقيقة، مع وصول 1.723 مليون رحلة في الوقت المحدد.
2. أشهر الصيف (يونيو، يوليو، أغسطس) ويوم الجمعة كانا الأكثر تأثرًا بالتأخيرات.
3. Southwest Airlines وAlaska Airlines كانتا الأفضل أداءً في الوقت المحدد.
4. Houghton County Memorial Airport كان الأكثر تأثرًا بالتأخيرات.

- الاستنتاج: تم تحويل البيانات المعقدة إلى رؤى قابلة للتنفيذ، مما يساعد في تحديد أسباب التأخر واقتراح إجراءات لتحسين الأداء التشغيلي.