الذكاء الاصطناعي في ذكاء الأعمال وExcel
في مسار ذكاء الأعمال بنيت لوحات تجاوب «وش صار؟». الذكاء الاصطناعي يضيف سؤالين: «ليش صار؟» و«وش بيصير؟»، ويخليك تسأل بلغتك بدل ما تبني كل رسم بيدك.
| الميزة | وش تسوي | انتبه |
|---|---|---|
| Copilot في Power BI | يلخص التقرير، ويقترح رسوم، ويكتب مقاييس DAX ويشرحها، ويجاوب على أسئلتك عن البيانات. | يحتاج سعة Microsoft Fabric (F2 أو أعلى) وتفعيل من مسؤول النظام. وراجع أي DAX يكتبه. |
| التوقع في الرسم الخطي | من لوحة Analytics تضيف توقع للفترة الجاية مع نطاق ثقة. | يفترض إن النمط السابق مستمر. |
| كشف القيم الشاذة | يعلّم النقاط الغريبة في الرسم الزمني ويقترح أسباب محتملة. | الغريب مو دايماً خطأ: عروض نهاية السنة مثلاً. |
| Key influencers وDecomposition tree | رسوم ذكية تكشف وش أكثر شي يأثر على مؤشر معيّن، وتفصّله خطوة بخطوة. | تأثير مو سببية. |
| Forecast Sheet في Excel | من تبويب Data تختار عمود تاريخ وعمود قيم، ويطلع لك توقع ورسم. وراه دالة FORECAST.ETS. | يحتاج تواريخ منتظمة بدون فجوات كبيرة. |
انتبهMicrosoft أعلنت إيقاف ميزة Q&A القديمة في Power BI نهائياً في ديسمبر 2026، والبديل هو Copilot. لو شفت شرح قديم عن Q&A، اعرف إن مكانها صار Copilot.
جهّز بياناتك للذكاء الاصطناعي. Copilot يفهم نموذجك من أسماء الجداول والأعمدة. عمود اسمه amt_x2 ما يفهمه أحد، لا إنسان ولا آلة؛ لكن Sales Amount (SAR) واضح. أعطِ الجداول والمقاييس أسماء ووصف واضح، وخبّ الأعمدة التقنية، وحدد العلاقات صح. هذا نفس شغل التصميم الجيد اللي تعلمته في ERD.
أبسط توقع ممكن تسويه بنفسك هو المتوسط المتحرك: توقع الشهر الجاي = متوسط آخر 3 شهور. بسيط، لكنه أحياناً يغلب نماذج معقدة، ويصلح كـ خط أساس تقارن فيه أي نموذج.
PYTHON
sales = [120, 128, 135, 131, 142, 150] window = 3 last = sales[-window:] forecast = sum(last) / window print("Last", window, "months:", last) print("Forecast:", round(forecast, 1))