تحليل البيانات الشامل وتصويرها باستخدام Python و SQL

نفذت تحليلًا شاملاً لمجموعة بيانات من Kaggle باستخدام Python و SQL.

قمت بأتمتة عملية الحصول على البيانات باستخدام Kaggle API، وأجريت تنظيفًا شاملًا للبيانات ومعالجتها وإضافة ميزات جديدة باستخدام مكتبة pandas.

صممت قاعدة بيانات مُنظمة باستخدام SQL Server، وعالجت التحديات المتعلقة بتفاوت أنواع البيانات، وقمت بتحميل البيانات المعالجة إلى قاعدة البيانات.

أجبت على أسئلة عمل رئيسية من خلال استعلامات SQL متقدمة، بما في ذلك تحليل اتجاهات المبيعات، أداء الأرباح، وتحليل الأداء حسب الفئات.

أنشأت تصورات بصرية واضحة باستخدام Matplotlib و Seaborn لعرض الاتجاهات والعلاقات والرؤى القابلة للتنفيذ، بما في ذلك اتجاهات المبيعات، تفاصيل الأرباح، وتأثير الخصومات.

الأدوات والتقنيات المستخدمة:

لغات البرمجة: Python (pandas، matplotlib، seaborn)

إدارة قواعد البيانات: SQL Server

استخلاص البيانات: Kaggle API

تنظيف ومعالجة البيانات: pandas

تصوير البيانات: Matplotlib، Seaborn

المهارات المكتسبة:

بناء دورة حياة كاملة للبيانات (الحصول على البيانات، تنظيفها، تحليلها، وتصويرها).

إتقان Python لمعالجة وتحليل البيانات.

كتابة استعلامات SQL فعّالة للإجابة على أسئلة معقدة متعلقة بالأعمال.

تصميم وإدارة قواعد بيانات منظمة باستخدام SQL Server.

إنشاء تصورات واضحة وجذابة لتوصيل النتائج والرؤى.

الأثر:

قدّمت تحليلًا موثقًا يبرز الاتجاهات والرؤى الأساسية.

أثبتت القدرة على التعامل مع تحديات البيانات الواقعية، بما في ذلك معالجة أنواع البيانات وتنفيذ عمليات ETL (استخراج، تحويل، تحميل).

دعمت عملية اتخاذ القرار من خلال توفير رؤى حول أداء المبيعات، هوامش الأرباح، وتأثير الخصومات.