Data Cleaning Visualization using R Programming language

وصف العمل:

يتمحور هذا العمل حول معالجة البيانات الضخمة (Big Data) باستخدام لغة البرمجة R، وذلك من خلال تنظيف البيانات، استكشافها، وتحليلها بصريًا عبر تقنيات متقدمة.

مراحل وكيفية التنفيذ:

جمع البيانات وتحميلها:

استيراد البيانات من مصادر مختلفة مثل CSV، JSON، أو قواعد البيانات.

التعامل مع البيانات الضخمة باستخدام حزم مثل data.table و readr لزيادة الكفاءة.

تنظيف البيانات (Data Cleaning):

التعامل مع القيم الفارغة (Missing Values) باستخدام تقنيات مثل الحذف أو الاستبدال بالقيم المتوسطة أو الأكثر تكرارًا.

إزالة التكرارات وتصحيح القيم غير المتسقة.

تحويل البيانات إلى الصيغة المطلوبة عبر التهيئة المسبقة (Preprocessing).

استكشاف البيانات (Exploratory Data Analysis - EDA):

تحليل البيانات باستخدام الإحصاءات الوصفية مثل المتوسط، الوسيط، والانحراف المعياري.

اكتشاف الأنماط والقيم الشاذة من خلال التوزيع الاحتمالي والرسوم البيانية.

تصور البيانات (Data Visualization):

استخدام مكتبة ggplot2 لإنشاء مخططات بيانية مثل:

المخططات الخطية (Line Charts) لتتبع التغيرات الزمنية.

المخططات الدائرية (Pie Charts) لتحليل التوزيعات النسبية.

المخططات الصندوقية (Box Plots) لاكتشاف القيم الشاذة.

المخططات الحرارية (Heatmaps) لفهم الترابط بين المتغيرات.

التعامل مع البيانات الضخمة بكفاءة:

تطبيق أساليب التجزئة والتصفية لتحليل البيانات دون التأثير على الأداء.

استخدام حزم مثل sparklyr لربط R مع Apache Spark لتحليل كميات هائلة من البيانات.

الأدوات والبرمجيات المستخدمة:

لغة البرمجة: R

المكتبات: tidyverse, ggplot2, data.table, dplyr, lubridate, sparklyr

بيئة العمل: RStudio

مميزات المشروع:

تحسين جودة البيانات عبر تنظيفها وإزالة الأخطاء.

تقديم رؤى معمقة من خلال التحليل البصري الفعّال.

دعم التعامل مع البيانات الضخمة بكفاءة وسرعة.

تسهيل اتخاذ القرارات بناءً على أنماط البيانات المكتشفة.

هذا المشروع مناسب لمجالات تحليل البيانات، الذكاء الاصطناعي، واتخاذ القرارات المبنية على البيانات في الشركات والمؤسسات المختلفة.